Alltäglich können wir sie in den Nachrichten sehen: Prognosen, Vorausberechnungen und -schätzungen über den Arbeitsmarkt, Unfalltote, Geschäftszahlen und viele andere Bereiche. Es hat den Menschen schon immer fasziniert zu versuchen die Zukunft vorauszuberechnen. Man hoffte mit mathematischen Gleichungen in die Zukunft sehen zu können, aber selbst im Computerzeitalter ist dieses Ziel nicht mit absoluter Sicherheit erreicht worden und wie wir heute wissen wird es wohl so nie erreicht werden können.
Ein spezieller Bereich im großen Feld der Prognosen ist die Bevölkerungsvorausschätzung, mit der sich diese Arbeit befasst. Die Bedeutung der Bevölkerungsprognose im Bereich der politischen Planung für Infrastrukturinvestitionen und soziale Sicherungssysteme ist immens. Es ist das Ziel eine möglichst genaue Bevölkerungsvorausschätzung zu erarbeiten, um möglichst genau für zukünftige Zeiträume planen zu können. Hier stößt man schnell an nur schwer zu überwältigende oder sogar unüberwindbare Hindernisse. Vor allem die Datenfülle, die in ihrer Gesamtheit nicht messbar und auch nicht berücksichtigbar ist, zeigt Grenzen auf. Viele Einflussdaten sind nicht quantifizierbar und nur verbal vorhanden. Trotz all dieser Unsicherheiten sind diese Prognosen für die Politik die einzige Möglichkeit, für längerfristige Zeiträume zu planen. Sie sind demnach enorm wichtig. Es kostet viel Geld und Mühe sie zu erstellen, viel Kapital aber würde in den Boden gesetzt werden, wenn es sie nicht gäbe.
Inhaltsverzeichnis
- Prognosen - Bedeutung und Anwendung
- Theorie der Bevölkerungsvorausberechnung
- Konzeptionen einer Prognose
- Methoden: Extrapolation und Komponentenmethode
- Regeln für den Umgang mit Prognosen
- Bevölkerungsprognose am aktuellen Beispiel: die Raumordnungsprognosen 2020 und 2025
- Hintergrund: Der demographische Wandel
- Die Datengrundlage: Entwicklungstendenzen von 1990 bis 2005
- Annahmen für die Prognose:
- Trends von 2006 bis 2025
- Herausforderungen und Lösungsansätze
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit befasst sich mit der Thematik der Bevölkerungsvorausberechnung und Prognose in Deutschland. Sie untersucht die Konzepte und Methoden der Prognose, beleuchtet aktuelle Forschungsergebnisse und analysiert die Raumordnungsprognosen 2020 und 2025.
- Die Bedeutung und Anwendung von Prognosen in verschiedenen Bereichen
- Die theoretischen Grundlagen der Bevölkerungsvorausberechnung
- Die Herausforderungen und Chancen des demographischen Wandels
- Die Rolle von Prognosen für politische Planung und Infrastrukturinvestitionen
- Die verschiedenen Konzeptionen und Methoden der Prognose
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Prognosen - Bedeutung und Anwendung Dieses Kapitel befasst sich mit der Bedeutung und Anwendung von Prognosen in verschiedenen Bereichen, z.B. im Bereich der Wirtschafts- und Politikplanung. Es stellt die Herausforderungen der Prognoseerstellung heraus, insbesondere die Schwierigkeit, zukünftige Entwicklungen mit absoluter Sicherheit vorherzusagen.
- Kapitel 2: Theorie der Bevölkerungsvorausberechnung Dieses Kapitel widmet sich den theoretischen Grundlagen der Bevölkerungsvorausberechnung. Es analysiert die drei Konzeptionen der Prognose (ex post, ex ante und Analogie-Konzeption) und erläutert die wichtigsten Methoden der Prognose, wie die Extrapolation und die Komponentenmethode.
- Kapitel 3: Bevölkerungsprognose am aktuellen Beispiel: die Raumordnungsprognosen 2020 und 2025 Dieses Kapitel analysiert die Raumordnungsprognosen 2020 und 2025 als aktuelles Beispiel für Bevölkerungsvorausschätzungen in Deutschland. Es beleuchtet die Hintergründe, die Datengrundlage und die Annahmen der Prognosen.
Schlüsselwörter
Bevölkerungsvorausberechnung, Prognose, demographischer Wandel, Raumordnungsprognosen, Extrapolation, Komponentenmethode, ex post, ex ante, Analogie-Konzeption, politische Planung, Infrastrukturinvestitionen, soziale Sicherungssysteme.
- Arbeit zitieren
- Sebastian Birner (Autor:in), 2010, Bevölkerungsvorausberechnung und Prognose, München, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/434618
