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Modellbruchs

Modellbruchs bezeichnet in Wissenschaft, Technik und Anwendungsbereichen die Situation, in der ein Modell seine Gültigkeit verliert oder vollständig versagt, weil die zugrunde liegenden Annahmen nicht mehr zutreffen oder Randbedingungen sich ändern. Der Begriff leitet sich von Modell und Bruch ab und wird in der deutschsprachigen Fachsprache eher als Metapher verwendet, um die Grenzen eines Modells zu markieren.

Anwendungsgebiet ist die Modellvalidierung, Risikobewertung, das Engineering, die Ökonomie, die Klimaforschung und das maschinelle Lernen. Ein

Methoden zur Erkennung und zum Umgang mit Modellbrüchen umfassen Sensitivitätsanalysen, Validierung gegen unabhängige Daten, Backtesting, Stress-

Beispiele zeigen die Bandbreite des Phänomens: In der Finanzwelt kann ein Optionspreis-Modell unter extremen Marktbedingungen versagen;

Relevanz liegt in der besseren Einschätzung von Unsicherheit, der Dokumentation von Modellannahmen und der Förderung robuster

Modell
kann
beispielsweise
dann
einen
Modellbruch
erleiden,
wenn
der
Anwendungsbereich
überschritten
wird,
starke
Nichtlinearitäten
auftreten,
unbekannte
Störquellen
wirken,
ein
regimeswechsel
stattfindet,
Interaktionen
vernachlässigt
werden
oder
systematische
Verzerrungen
in
den
Daten
bestehen.
und
Szenario-Tests
sowie
Robustheitsuntersuchungen.
Oft
wird
empfohlen,
Modelle
anzupassen
oder
durch
robustere
Ansätze
zu
ersetzen,
um
die
Folgen
eines
Bruchs
zu
mindern.
in
Klimamodellen
kann
der
Ausstieg
aus
bekannten
Klimazonen
zu
Vorhersageabweichungen
führen;
in
der
künstlichen
Intelligenz
können
adversariale
Inputs
zu
falschen
Vorhersagen
beitragen.
Modellbrüche
betonen
die
Grenzen
der
Modelle
und
die
Notwendigkeit
sorgfältiger
Validierung
und
Risikobewertung.
Entscheidungsprozesse.
Siehe
auch:
Modellrisiko,
Validierung,
Robustheit,
Stress-Test,
Regimewechsel.