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Ein Konzept zur international vergleichenden Analyse von ... - IFCN

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Kapitel 3 Das einzelbetriebliche Simulationsmodell TIPI-CAL 47<br />

2. Empirische Richtigkeit (empiricism): Empirische Überprüfung der Formeln<br />

und deren Verknüpfungen sowie der modellendogen errechneten Parameter.<br />

Dies kann durch erste Modelltests während der Modellentwicklung, Sensitivitätsanalysen,<br />

technische Kontrollrechnungen sowie durch externe Anwender<br />

geschehen.<br />

3. Positive Ökonomik (positive economics): Überprüfung, inwieweit das Modell<br />

die betrachtete Realität bzw. das System und deren Reaktionen abbildet.<br />

Nach den oben verwendeten Definitionen schließt die Verifikation die Schritte eins<br />

und zwei ein. 18 In der Umsetzung ergeben sich in dem Schritt „positive economics“<br />

verschiedene Möglichkeiten, die im folgenden kurz skizziert werden:<br />

– Experteneinschätzung: Qualitativer Vergleich, in dem Experten das Modell<br />

sowie die Ergebnisse mit ihrem Wissen über die abzubildende Realität vergleichen.<br />

19<br />

– Vergleich mit einem ähnlichen Modell: <strong>Ein</strong>e vergleichende Simulation auf<br />

Basis gleicher <strong>Ein</strong>gabedaten mit einem erfolgreich etablierten Modell kann<br />

einen sinnvollen Beitrag <strong>zur</strong> Validierung liefern. 20<br />

– Prognosevergleich für Ex-post-Simulationen: Im Rahmen der Ex-post-<br />

Simulation wird rückwirkend eine Prognose erstellt und mit der bereits beobachteten<br />

Realität verglichen. 21 Beispiel: Im Jahr 1998 wird eine Prognose (ex<br />

post) für den Zeitraum 1990 bis 1996 erstellt und 1998 mit der tatsächlichen<br />

Entwicklung verglichen.<br />

– Prognosevergleich für Ex-ante-Simulationen: Dies geschieht durch eine<br />

Gegenüberstellung der im Rahmen <strong>von</strong> Modellanwendungen erstellten Prognosen<br />

mit den tatsächlich eingetretenen Ereignissen. 22 Neben einem quantitativen<br />

Vergleich der Ergebnisse kann der Vergleich auch qualitativ erfolgen, in dem<br />

man die erstellten Schlußfolgerungen mit den beobachteten Entwicklungen vergleicht.<br />

23 Beispiel: Im Jahr 1998 wird eine Prognose (ex ante) für den Zeitraum<br />

18<br />

ANDERSON (1974, S. 17).<br />

19<br />

RICHARDSON (1998, S. 57).<br />

20<br />

HERMAN (1967, S. 218 f.); SCHLEEF (1999, S. 108 ff.).<br />

21<br />

LESERER (1979, S. 11); LAUENSTEIN und KARG (1979, S. 5); MCCARL und APLAND (1986, S. 156).<br />

PINDYCK und RUBINFELD (1981) unterscheiden bei der Ex-post-Prognose zwischen „historic<br />

simulation” und „Ex-post-forecosts”. Von BRANDES (1985) wurden die Begriffe in „Ex-post-<br />

Prognose” und „Quasi-ex-ante-Prognose” übersetzt. Dieser Spezifizierung folgend handelt es sich<br />

hier um eine „historic simulation”.<br />

22<br />

LAUENSTEIN und KARG (1979, S. 5). <strong>Ein</strong> solcher Test ist unter anderem für das Modell DIES (nicht<br />

publiziert) und das Modell POLYSIM (RAY and RICHARDSON, 1978, S. 46 ff.) durchgeführt worden.<br />

23<br />

RICHARDSON und NIXON (1986, S. 10 ff.).

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