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Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (Link zur Startseite)

Stephan Boes und Peter Pflaumer (2002)

Ermittlung von Prognoseintervallen mit Hilfe von Monte-Carlo-Methoden – Ein Verfahren zur Beurteilung der Unsicherheit von Studierendenprognosen

In: Zeitschrift für Bevölkerungswissenschaft, Jg. 27, 4/2002, S. 465-491, Opladen: Verlag Leske + Budrich, ISSN: 0340-2398

Die amtlichen Prognosen von Studienanfänger- und Studierendenzahlen geben Bandbreiten für die zukünftige Entwicklung an, wie sie auch im Rahmen von Bevölkerungsvorhersagen häufig verwendet werden. Der Vergleich der Prognosen mit der Realität zeigt jedoch immer wieder, dass eine zuverlässige Einschätzung der zukünftigen Entwicklung nur schwer zu treffen ist. So sind auch aktuell die Zahlen der Studienanfänger wesentlich stärker gestiegen als vorhergesagt, ihr Wert liegt weit außerhalb der Bandbreite der letzten amtlichen Prognose. Bei der Angabe von Bandbreiten gibt es keine Möglichkeit, Aussagen über die Wahrscheinlichkeit des Eintreffens von Vorhersagen zu treffen. Gerade solche Aussagen sind jedoch wichtig, um die aktuelle Entwicklung beurteilen zu können und Schlüsse für die nähere und fernere Zukunft zu ziehen. Die demographische Fachliteratur enthält eine Fülle von Arbeiten, die dieses Problem benennen und entsprechende Verfahren entwickeln.
Einer dieser Ansätze wird in dieser Arbeit aufgegriffen. Auf Basis der Übergangsmodelle der Kultusministerkonferenz wird eine Möglichkeit entwickelt, über die Angabe von Bandbreiten hinaus konkrete Aussagen zur Eintreffenswahrscheinlichkeit von Prognosen für den Hochschulbereich herzuleiten. Dabei werden Verteilungsannahmen über die bei der Prognose variierten Parameter getroffen und mit Hilfe von Monte-Carlo-Methoden Punktprognosen und Prognoseintervalle berechnet. Zusätzlich bietet dieses Verfahren den Vorteil, eine Vielzahl an Möglichkeiten verschiedener Verteilungsannahmen und subjektiver Annahmen in eine Prognose einzubinden, ohne dabei mit der Berechnung ebenso vieler Varianten die Übersichtlichkeit zu verlieren. Vielmehr können hiermit alle Annahmen in einem Ergebnis mit Aussagen über die Unsicherheit zusammengefasst werden.

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