Sensitivitätsanalysen zur Quantifizierung von Unsicherheiten in zeitdiskreten dynamischen Mikrosimulationsmodellen

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Abstract
Zusammenfassung: In dynamischen Mikrosimulationen wird die Entwicklung von Populationen auf der Ebene von Personen und Haushalten simuliert, wodurch die Populationsdynamik viel detaillierter abgebildet werden kann als mit herkömmlichen Prognosemodellen auf Makroebene. Diese feine Granularität führt jedoch dazu, dass die Einflüsse von Modellierungsentscheidungen und Modellunsicherheiten deutlich stärker hervortreten. Daher ist eine eingehende Auseinandersetzung mit den verschiedenen Arten von Unsicherheit im Simulationsmodell erforderlich. Wir schlagen vor, varianzbasierte Sensitivitätsanalysen zur Analyse von Unsicherheiten und Szenarien in Mikrosimulationen einzusetzen. Diese sind bereits ein etabliertes Instrument zur Untersuchung von Unsicherheiten, etwa bei der Messung zusammengesetzter Indikatoren. Im Kontext von Mikrosimulationen fehlt bisher eine klare Formulierung und anwendungsorientierte Anleitung. Anhand eines Praxisbeispiels wird exemplarisch gezeigt, wie Unsicherheiten mit Sensitivitätsanalysen bewertet werden können. Zudem wird aufgezeigt, dass Sensitivitätsanalysen auch zur Abwägung verschiedener politischer Maßnahmen genutzt werden können. Dies ist insbesondere dann unabdingbar, wenn verschiedene Maßnahmen mit intertemporalen oder interregionalen Wechselwirkungen untersucht werden.
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  • Universität Trier