Jede Planung bedarf der Prognose. Dies gilt insbesondere für die strategische Planung, die hierbei auf langfristige Prognosen zurückgreift. Die vielfältigen Zukunftsmöglichkeiten bringen es mit sich, dass sich gerade die Langfristprognose mit der Unsicherheit als eines der zentralen Probleme dezidiert auseinandersetzen muss.
Die vorliegende Arbeit zeigt die zentralen Anwendungshindernisse der traditionellen Methoden der Unsicherheitshandhabung auf und entwickelt basierend auf der Theorie der linearen partiellen Information einen Methodenansatz, der den Grenzen des verfügbaren Wissens über die Zukunft Rechnung trägt und eine systematische Überforderung des Anwenders im Prognoseprozess vermeidet. Darauf aufbauend, wird eine umfassende Methodik der simulationsgestützten Risikoanalyse – die partielle Risikoanalyse – entwickelt, welche die bisher in der Literatur behandelten Ansätze als Spezialfälle mit umfasst. Im Bereich der Ergebnisanalyse werden neue Kennzahlen und Konzepte formuliert, die es erlauben, gezielt die richtigen Ansatzpunkte zur Verbesserung einer konkreten Prognose zu lokalisieren.
Aus dem Blickwinkel der Theorie ist die Methodik und Ergebnisanalyse der partiellen Risikoanalyse jedoch nicht auf die Langfristprognose beschränkt, sondern auch auf andere Disziplinen übertragbar. Unter praktischen Gesichtspunkten können die entwickelten Vorgehensweisen mit Hilfe heute üblicher Standardsoftwarepakete umgesetzt und damit angewandt werden.
Aktualisiert: 2019-10-03
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