Prognosemodell

Entscheidungsträger verfol­gen mit der Anwendung von Modellen unter­schiedliche Zwecke. Aufgabe der Modellanalyse kann eine Vorhersage oder aber die Beeinflus­sung realer Phänomene sein. Nach ihrer Zweck­setzung im Entscheidungsprozess werden des­halb Prognose- und - Entscheidungsmodelle unterschieden. Mit Prognosemodellen lassen sich Informationen darüber ableiten, was in der Zukunft sein wird. Prognosemodelle transformieren in bestimmten Schritten Informationen in Vorhersagen über zu­künftige Zustände und Ereignisse. Für eine wis­senschaftlich fundierte Prognose werden dabei Informationen über die konkret gegebenen Be­dingungen (Ausgangsdaten) sowie Gesetzeshy­pothesen oder zumindest Quuasigesetze über Elemente und Beziehungen im realen System benötigt. Output des Prognosemodells sind Vor­hersagen über das zukünftige Verhalten be­stimmter Größen, die für die Entscheidung als wichtig erachtet werden. Entscheidungsmodelle dienen dagegen der Be­wertung und Ordnung von Alternativen. Sie be­zwecken die Bestimmung einer befriedigenden oder optimalen Alternative und stellen damit Handlungsvorschriften für den Entscheidungs­träger bereit. Ihre Ergebnisse sagen also nicht, was sein wird, sondern was sein soll. In Entschei­dungsmodelle müssen daher neben Tatsachen­aussagen auch Informationen über die zu berücksichtigenden Ziele und Werte eingehen.