Fassung von Prognosen

Prognosen können anhand von verschiedenen Kategorien eingeteilt werden. Bauer und Kosin haben ein Einteilungschema entwickelt, dass Prognosen nach unterschiedlichen Dimensionen einteilt: dem Prognoseobjekt, dem Prognoseumfang, dem Prognosezeitraum, der Prognosezuverlässigkeit, dem Prognosezweck und der Prognosemethode. [vgl. FLECHTHEIM, O. 1980: 123ff und FLECHTHEIM, O. 1987: 56ff].

Prognoseobjekt

Diese Kategorie beschreibt, was der Gegenstand der Prognose ist. Das kann zum einen eine individuelle Prognose sein, eine Prognose von Naturvorgängen oder auch gesellschaftlichen Entwicklungen. Mischformen mit mehreren Gegenständen sind dabei ebenfalls möglich.

Prognoseumfang

Der Prognoseumfang beschreibt das Ausmaß einer Prognose und diese kann in Teilprognosen, Globalprognosen oder auch Totalprognosen aufgegliedert werden.

Prognosezeitraum

Beim Zeitraum können kurzfristige, mittel- und langfristige Prognosen unterschieden werden. Besondere Schwierigkeiten bereiten dabei meist die mittelfristigen Prognosen. Bei sehr kurzfristigen Prognosen können Faktoren und Wirkungszusammenhänge meist gut extrapoliert werden. Bei langfristigen Prognosen können gut tiefliegende Trends angenommen werden. Beides gelingt bei mittelfristigen Prognosen schwer [vgl. FLECHTHEIM, O. 1980: 148f].

Prognosezuverlässigkeit

Dieses Kriterium beschreibt die Determiniertheit oder auch Zufälligkeit von Prozessen und Gegenständen, die einer Prognose zugrunde liegen.

Prognosezweck

Der Prognosezweck fragt nach dem Verwendungszweck der Prognose. Mit Prognosen können Hypothesen überprüft werden, sie können als Grundlage von Entscheidungsprozessen dienen.

Prognosemethode

Man kann zwischen qualitativen und quantitativen Prognosemethoden unterscheiden  [vgl. FLECHTHEIM, O. 1980: 123ff und FLECHTHEIM, O. 1987: 56ff und ARMSTRONG, S. 2001: 217ff]. Die quantitativen Verfahren basieren auf Heuristiken und Rechenverfahren. Hierbei kommen eindimensionale oder auch multidimensionale Verfahren zum Einsatz. Eindimensionale Verfahren sind zum Beispiel die exponentielle Glättung, die Trendprognose oder die Berechnung von Mittelwerten. Der Nachteil ist, dass sie eine  große Datenmenge benötigen und sie liefern schlechtere Werte bei langfristigen Prognosen.  Doch sie lassen sich gut systematisieren und bei einer großen Produktanzahl sinnvoll einsetzen. Darüber hinaus sind sie leicht verständlich, und damit auch Laien leichter kommunizierbar und visualisierbar. Multidimensionale Verfahren  sind beispielsweise die Extrapolation und Hochrechnung, die Trendprognose oder komplexe Modelle.

Qualitative Verfahren sind in der Zukunftsforschung zum Beispiel die Delphi-Methode, die Szenario-Technik oder auch die Simulation anhand der Spieltheorie. 

Quellen: Flechtheim, O. (1980): „Der Kampf um die Zukunft- Grundlagen der Futurologie“, Verlag J.H.W. Dietz Nachf., Bonn und Flechtheim, O. (1987): „Ist die Zukunft noch zu retten?“, Hoffmann und Campe Verlag, Hamburg und Armstrong, J. (2001a): “Standards and practices for forecasting” in Armstrong, J. (2001): „Principles of Forecasting- A Handbook for Researchers and Practitioners“, Kluwer Academic Publishers, Norwell