Prognose

Erster Typ – „Es sieht gerade gar nicht so schlecht aus“

Der erste Typ der Prognose ist verhältnismäßig einfach. Sie taugt für den Fall, dass die bisherige Entwicklung (bspw. der Aktienkurs eines Unternehmens) im Großen und Ganzen zufriedenstellend ist. Dies bedeutet nicht, dass reale oder auch gemittelte oder sonstwie erzeugte Kurven eine langfristig positive Richtung annehmen müssen. Es genügt ein kurzes Stück der Zeitachse Δx, in welchem der Graph einen Anstieg m = Δy/Δx > 0 aufweist. Sollte am aktuellen Kurvenende kein solches Stück zu finden sein, kann man diesem Umstand durch geeignetes Abschneiden der Zeitachse Abhilfe schaffen.

Alsdann werden durch Einsatz geeigneter Prognostikationshilfsmittel die Voraussagewerte ermittelt (vgl. Abb.).

• 

  Daten der vergangenen Jahre

• 

  Fachgerechtes Anlegen des Berechnungsgerätes

• 

  Eintragen der ermittelten Werte

Zweiter Typ – „Doofe Kurve“

Leider trifft man unter Statistiken heutzutage einen großen Anteil von unschönen Kurven, die eine einfache Prognoseberechnung – wie im ersten Beispiel – nicht erlauben. Oft sind sie gekennzeichnet von einem sturen Trend, der dem Sinn des Auftraggebers widerspricht. In einem solchen Falle sind komplexere Formeln erforderlich.

Bezeichnet man den aktuellen Zeitpunkt mit t_jetzt, so ist ein Wendepunkt in der künftigen Entwicklung bei t_dann = t_jetzt + a + b zu erwarten. Dabei ist a gleich der Differenz aus dem Zeitpunkt t_bald, an dem die eigene Verantwortung endet (i. d. R. Renteneintrittsalter) und t_jetzt. Der Summand b ist wesentlich schwieriger zu ermitteln und stellt die Zeitspanne nach t_bald dar, nach deren Ablauf der Beobachter B die Verantwortung für die Entwicklung nicht mehr beim Auftraggeber A der Prognose, sondern bei dessen Nachfolger N verortet.

Dritter Typ – „Keine Ahnung“

Eine besondere Situation bei der Erstellung in der Prognose tritt ein, wenn keine Ausgangsdaten vorhanden oder diese im Sinne des Auftraggebers unbenutzbar sind. In jenem Falle stößt die Mathematik an ihre Grenzen, und der Statistiker ist gezwungen, seine Kreativität zu benutzen.

• 
•