Ausgangsannahmen

Ausgangsannahmen bezeichnen die Annahmen, die zu Beginn eines Modells, einer Analyse oder eines Planungsprozesses getroffen werden, um den Geltungsbereich, die Methodik und die Interpretation der Ergebnisse zu bestimmen. Sie legen fest, unter welchen Bedingungen das Modell gültig ist, welche Unsicherheiten als vernachlässigbar gelten und welche Daten oder Parameter als gegeben vorausgesetzt werden.

Die Funktion der Ausgangsannahmen besteht darin, den Rahmen der Untersuchung festzulegen, die Vorgehensweise zu entscheiden und die Transparenz bezüglich der Grundannahmen zu erhöhen. Sie machen vorausgesetzte Bedingungen sichtbar, ohne die Daten selbst zu verändern, und erleichtern Kommunikation und Replizierbarkeit. Ausgangsannahmen können explizit formuliert oder implizit verbleiben, sollten jedoch möglichst klar dokumentiert werden.

Typische Beispiele finden sich in verschiedenen Disziplinen. In der statistischen Modellierung gehören häufig Annahmen wie Unabhängigkeit und identische Verteilung der Fehler, Linearity oder Normalverteilung der Residuen. In wirtschaftlichen oder mikroökonomischen Modellen können Annahmen zur Preisbildung, Marktmacht oder zur Verfügbarkeit von Informationen gelten. In der Praxis können auch Annahmen zur Verfügbarkeit von Ressourcen, zur Nachfrageentwicklung oder zu Zeitplänen getroffen werden.

Dokumentation und Überprüfung sind zentral: Ausgangsannahmen sollten explizit festgehalten, begründet und auf Plausibilität geprüft werden. Sensitivitäts- oder Szenarioplanung hilft, die Robustheit der Ergebnisse gegenüber Änderungen der Annahmen zu bewerten. Eine laufende Überprüfung und Anpassung der Ausgangsannahmen ist oft nötig, um Fehlerquellen zu vermeiden und die Transparenz zu erhöhen.