Üblicherweise werden Unsicherheiten bei Bevölkerungsprognosen mit Hilfe der Szenarientechnik abgebildet. Unter Annahme von begründeten Szenarienparametern, die eine gewisse Bandbreite von zukünftig zu erwartenden demographischen Raten (Geburten- und Sterberaten, Nettomigration) abdecken, werden demographische Größen (etwa Gesamtbevölkerung) durch Fortschreibung aktueller Werte mit Hilfe dieser Szenarienparameter gewonnen. Diese Technik birgt – gerade in der aktuellen Diskussion um die Finanzierungsmöglichkeiten der sozialen Sicherungssysteme – erhebliche Probleme. Da in einem deterministischen Modell die prognostizierte Bevölkerung nur von der Bevölkerung im Ausgangsjahr und den Annahmen über die Entwicklung der demographischen Raten abhängt, ist dieses Verfahren tendenziell größerer Subjektivität unterworfen. Damit sind jedoch auch die Ergebnisse leichter angreifbar. In diesem Papier wird eine stochastische Bevölkerungsprognose erstellt, die weitgehend frei von subjektiven Annahmen ist. Vorausgesetzt wird lediglich die strukturelle Konstanz der in den betrachteten vergangenen Zeiträumen gültigen Entwicklungen, die in die Zukunft fortgeschrieben werden. Die betrachteten historischen Zeiträume sind dementsprechend so gewählt, dass in ihnen selbst keine strukturellen Brüche – wie z.B. politische Umbrüche, Epidemien, Babyboom und –bust, etc., aufgetreten sind. Der Vorteil dieses Ansatzes gegenüber der Szenarientechnik liegt darin, dass keine a priori Annahmen über zukünftige Entwicklungen getroffen werden. Es muss allerdings darüber entschieden werden, wie die Parametrisierung des Prognosemodells gewählt wird und – in Abhängigkeit vom Ausmaß der betrachteten historischen Strukturkonstanz - ab wann die Zeitreihe in die Berechnung einbezogen wird. Als Ergebnis resultieren anstelle von einigen Einzelwerten ganze Wahrscheinlichkeitsbereiche von Populationsparametern. Auch wenn die Prognose im Zeitverlauf zunehmend unsicher wird, verdeutlichen die Resultate, dass der stark unsichere Bereich der Vorhersage erst in einer Zeit beginnt, die noch relativ weit in der Zukunft liegt.
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