Strukturgleichungsmethoden

Prognoseverfahren, die auf Strukturgleichungsmodellen aufbauen. Die Modelle weisen neben der Prognosevariablen und (ggf. der Zeitvariablen als unabhängiger Variablen) mehrere unabhängige Variablen, sog. Prädiktorvariablen, auf. Im Gegensatz zu —Extrapolationsmethoden ist die Datenbasis hier auf wenigstens zwei Zeitreihen erweitert, eine Zeitreihe der Prognosevariablen und entsprechend jeweils eine Zeitreihe der verwendeten Prädiktorvariablen. Deren Einbeziehung macht es gegenüber den Extrapolationsverfahren möglich, die Entwicklung und die Schwankungen der Prognosevariablen anhand von Einflussgrössen zu erklären und zu prognostizieren. Die bei Extrapolationsmethoden erforderliche Annahme einer im Zeitablauf invarianten Prognosefunktion wird in Strukturgleichungsmodellen explizit aufgehoben. Damit lassen sich auch Niveausprünge und Tendenzumkehrungen der Prognosevariablen, d. h. sog. Strukturbrüche, prognostizieren. Man unterscheidet makroanalytische und mikroanalytische Methoden. Zur ersten Gruppe rechnen vor allem die Methoden auf der Basis von ökonometrischen Ein- und Mehrgleichungsmodellen, die auf der stochastischen Theorie der multiplen Regressionsanalyse fussen. Mikroanalytische Methoden basieren auf mikroanalytischen Strukturmodellen, die ihrerseits vielfach ohne Zeitreihendaten auskommen und Mikrodaten verwenden, die disaggregiert als individuelle Verhaltensdaten anfallen (z. B. Kaufverhaltensdaten aus Verbraucherpanelerhebungen). Beispiele solcher Modelle sind u. a. das Parfitt-Collins-Modell und das Eskin-Modell zur Prognose der Nachfrage von neu eingeführten Produkten. Literatur: Hüttner, M., Markt- und Absatzprognosen, Stuttgart 1982. Schneeweiss, H., Ökonometrie, 4. Aufl., Heidelberg 1990.

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