Eine Lösung des Konsistenzproblems bei regional disaggregierter Prognose mehrdimensionaler Verteilungen.

Abstract

Mit Hilfe des RAS-Verfahrens, das für die Prognose von Input-Outputmatrizen entwickelt wurde, können auch andere zwei- oder mehrdimensionale Verteilungen prognostiziert werden. Werden Verteilungen sowohl für einzelne Regionen (z.B. Länder) als auch für die übergeordnete regionale Gesamtheit (z.B. den Bund) prognostiziert, dann entsteht das Problem der regionalen Konsistenz. Die Häufigkeit, mit der ein Merkmal in der übergeordneten regionalen Einheit ausgeprägt ist, muß bei konsistenter Prognose der Summe der Häufigkeiten des Merkmals in den untergeordneten Einheiten entsprechen. Es wird allgemein theoretisch und an einem praktischen Beispiel gezeigt, wie man dieses Problem dadurch löst, daß man die (diskrete) Merkmalsverteilung um den Raum (Region) als zusätzliche Dimension erweitert. Auf die gleiche Weise wird demonstriert, daß und inwieweit die vorzugebende Information stufenweise reduziert werden kann, ohne die Anwendbarkeit des modifizierten RAS-Verfahrens aufzuheben. Für das Verfahren und seine Varianten wurde ein Computer-Programm entwickelt, das auf Anfrage von den Autoren zur Verfügung gestellt wird.