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WisoII (Subject) / bp5 (Lesson)
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- 150. Worüber liefern Prognosen Informationen? Wann können Prognosen falsch sein? über zukünftige Umweltzustände, Wirkungszusammenhänge und potentielle Ergebnisse können falsch sein, wenn>Hypothese über Sachverhalte nicht ausreichend oder veraltet sind>empirische Daten ungenau oder fehlerhaft sind>unvorhersehbare Ereignisse eintreten>methodische Fehler bei der Erstellung gemacht werden>wesentliche Zusammenhänge übersehen werden
- 151. Arten von Prognosen und Reichweite (Dauer) Umweltprognosen (Entwicklungsprognosen) Wirkungsprognosen Ergebnisprognosen Prognosen über zukünftige Handlungsalternativen Prognosen über zukünftige Ziele Reichweite:>kurzfristig (bis zu 1 Jahr)>mittelfristig (bis zu 3 Jahre)>langfrisitg (länger als 3 Jahre)
- 152. Welche Verfahren zur Prognosenerstellung gibt es? Quantitative Verfahren:mit statistischen und mathematischen Methoden. Rationale, bedingte, logische VorhersagenzB Zeitreihenanalysen Expertengestüzte Verfahren: subjektive EinschätzungenzB Vorhersage von Wissenschaftlern über technologische Entwicklungen Simulationsverfahren:spielen Umweltentwicklungen/Wirkungen durchzB. Sensitivitätsanalyse
- 153. Wie wird die Prognosenmethode gewählt? prüfen der grundsätzlichen Eignung der Methode ermitteln der gewünschten Prognosengenauigkeit ökonomische Überlegungen (Kosten etc)
- 154. Welche Hauptprobleme gibt es bei Prognosen? Vergangenheitsorientierte Daten Strukturbrüche
- 155. Welche Teilaufgaben der Prognose gibt es? Prognose von Parametern Generierung von Szenarien
- 156. Was ist bei der Prognose von Parametern ((a) sichere, (b) unsichere) zu beachten? (a) bei sicheren Parametern ist lediglich eine reine Datenerhebung notwendig (b) bei unsicheren Parametern hängt die Art der Prognose wesentlich von der Datengrundlage (Stichprobe; Zeitreihe) und der gewünschten Abbidung der Unsicherheit ab
- 157. Wovon ist die Generierung von Szenarien abhängig und welche Möglichkeiten zur Abbildung der Unsicherheit gibt es? Wie werden Umweltentwicklungen modelliert? abhängig von Vorgabe der Parameterprognose unsicherheiten können folgendermaßen abgebildet werden:>Betrachtung von nur einem Szenario>Entscheidung unter Risiko>Entscheidung unter Ungewissheit Modellierung über Szenariobaum
- 158. Welche empirische Verteilungsfunktionen gibt es (Lage- und Streuungsmaß) und welche theoretischen Verteilungen? Lagemaß: Mittelwert; Streuungsmaß: Varianz (und Standardabweichung als Quadratwurzel der Varianz) Theoretische Verteilungen: Ermittlung des Verteilungstyps (Normalverteilung?)Schätzung der Parameter, so dass bestmögliche ApproximatonBewertung der Güte der Approximation
- 159. Welche zeitreihenbasierte Prognosemethoden gibt es? autoprojektive Verfahren (=zukünftige Entwicklungen einer Zeitreihe leiten sich rein aus Vergangenheitswerten ab) Zerlegung der Zeitreihe in Komponenten (Trend T, Zyklus C, Saison S, Restkomponente R) Prognosewerte durch Extrapolation (mittels Regressionsanalyse: m(t) = α+ ß *t) Regressionsrechnung (geht davon aus dass der Zeitreihe ein linearer Trend zugrunde liegt) y = m(t) + u Methode der kleinsten Quadrate (geht davon aus dass die zufälligen Abweichungen (u = y - m(t) ) möglichst klein sein sollten damit hohes Bestimmungsmaß R2)
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- 160. Was ist Szenariotechnik und wann ist sie nötig? =expertengestützte Umweltprognose, die qualitative Infos mit quantitativen Ansätzen kombiniertMethode zur unmittelbaren Generierung von Szenarien nötig wenn:a) keine ausreichenden Daten vorliegenb) Strukturänderungenc) Erhebung von Daten zu teuer
- 161. Welche Grundidee verfolgt man in der Szenariotechnik und welche 3 Szenarien werden untersucht? Grundidee: zukünftige Szenarien werden beschrieben und der Entwicklungsverlauf zu dieser Situation aufgezeigt.Pfade der Zukunft verlaufen Trichterförmig, da mit Zunahme der Reichweite der Einfluss der Gegenwart und der Bereich möglicher Entwicklungen erweitern 3 Szenarien: Base Case Szenario > Einflussfaktoren gehen mit ihren erwarteten Werten in Analyse ein Best Case Szenario > Einflussfaktoren gehen mit optimistisch geschätzten Werten in A ein Worst Case Szenario > Einflussfaktoren gehen mit pessimistisch gesch. Werten in A ein
- 162. Wozu dient die Szenarioanalyse? Analyse der Wirkung einer gleichzeitigen Variation mehrer Inputvariablen auf den ZielwertErmittlung der möglichen Bandbreite des Entscheidungskriteriums>>aber nicht gesamter Streubereich wird analysiert sondern nur festgelegte Extremwerte> Zielwert in Abhängigkeit von worst- und best-case
- 163. Vor- und Nachteile von Szenariotechnik Vorteile: Erstellung mehrere Zukunftsbilder > erlaubt Auseinandersetzung mit Unsicherheit der Zukungt zwingt zur Offenlegung von Annahmen Strukturbrüche oder Störereignisse können identifiziert werden Nachteile: Güte der Szenarien ist von vielen Faktoren abhängig keine Aussagen zu Eintrittswahrscheinlichkeit einzelner Intervalle/Ausprägungen im Streubereich
- 163.Was ist das Ziel und der grundlegende Ablauf von simulativen Risikoanalysen zur Prognose? Ziel: durch Simulation Informationen über unsichere Verteilung entscheidungsrelevanter Ergebnisse zu gewinnen. Immer für eine konkrete Alternative Ablauf: Erstellung Einflussdiagramme Sensitivitätsanalyse Bestimmung der Verteilung der Parameter für die Unsicherheit abgebildet werden soll Simulation Aufbereitung der gewonnen Daten aus Simulation
- 164. Was wird bei Sensitivitätsanalysen untersucht und welche Arten gibt es? es wird untersucht wie sich Zielgrößen bei Modifikation von Parametern verhaltenBezugspunkt ist dabei eine Entscheidung unter Sicherheit (Basisszenario) Arten:a) Systematische Parametervariation: Wie verändert sich Zielfunktionswert bei Veränderung der Inputgrößeb) Berechnung kritischer Werte : Welchen Wert darf Inputgröße annehmen damit vorgegebener Zielfunktionswert noch erreicht wird?
- 165. Welche Teilschritte geht man in der Sensitivitätsanalyse? Basiswerte festlegen um Basisszenario zu definieren Auswirkungen der isolierten Variation jedes Parameters auf Zielgröße untersuchen graphische Aufbereitung (zB Tornado Diagramm
- 166. Wozu dient Sensitivitätsanalyse? Bewertung der Empfindlichkeit/Robustheit der Planungsergebnisse im Hinblick auf Veränderungen der Ausgangsdaten>Auswirkungen der Unsicherheit einzelner Risikofaktoren auf Zielkriterium erlaubt Aussagen über relative Bedeutung einzelner Inputvariablen
- 168. Unterschiede zwischen Sensitivitäts- und Szenarioanalyse Sensitivitätsanalyse baut auf Szenarioanalyse auf im Gegensatz zur Sensitivitätsanalyse werden bei Szenarioanalyse verschiedene als realistisch angenommene Datenkonstellationen durch gleichzeitige Variation der unsicheren Inputvariablen dargestellt