Wachstumsanalysen

Wachstumsanalysen sind analytische Verfahren zur Untersuchung von Wachstumsprozessen in verschiedenen Systemen, etwa in der Biologie, Ökologie, Demografie oder Wirtschaft. Ziel ist es, Muster, Raten und Grenzen des Wachstums zu beschreiben, vorherzusagen und Einflussfaktoren zu identifizieren. Daten stammen aus Längsschnittmessungen, Experimenten, Finanzdaten oder Marktdaten.

Typische Modelle und Ansätze umfassen exponentielles Wachstum, logistisches Wachstum, Gompertz- und Richards-Modelle sowie adaptationsbasierte Modelle wie die von Bertalanffy. In der Ökologie wird häufig das logistische Modell verwendet, während in der Epidemiologie Wachstumsphasen von Erkrankungen modelliert werden. In der Wirtschaft kommen Kennzahlen wie das exponentielle Wachstum oder die konstante jährliche Wachstumsrate (CAGR sowie Diffusionsmodelle wie das Bass-Modell zum Einsatz. Die Parameter dieser Modelle werden durch statistische Verfahren geschätzt, etwa nichtlineare Regression, Maximum-Likelihood-Schätzung oder Bayesianische Ansätze.

Wichtige Größen in Wachstumsanalysen sind Wachstumsrate, Verdopplungszeit, Tragfähigkeit bzw. Sättigungsniveau, Inflektionspunkt sowie Stabilität der Dynamik. Eine sorgfältige Datenvorverarbeitung, Trend- und Saisonalitätserkennung sowie die Berücksichtigung von Unsicherheiten sind zentral. Modelle sollten auf plausiblen Annahmen beruhen und auf die jeweilige Domäne zugeschnitten sein.

Anwendungsgebiete reichen von biologischem Zell- oder Organwachstum, Populationsevolution und Landwirtschaft über Epidemiologie, Umweltplanung bis hin zu betriebswirtschaftlichen Analysen von Umsatz‑, Gewinn‑ oder Marktwachstum. Grenzen der Methoden ergeben sich aus vereinfachenden Annahmen und potenzieller Datenqualität.