INPUTS LGR plus 1998 (IST) Erwartungen (NORM) Politikvariablen (NORM) Trends (NORM)
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INPUTS LGR plus 1998 (IST) Erwartungen (NORM) Politikvariablen (NORM) Trends (NORM) Elastizitaeten (NORM) OUTPUTS LGR plus 2006 (SOLL) Kennzahlen (SOLL) Berichte mit Bilanzen Visualisierungse ffekte Modell IDARA plus Agrarsektormodelle unter der Lupe Stichwort: Qualitaetsmanagement, Selbskontrolle, Reduzierung der Willkür, Komplexes Kennzahlensystem Dr. László Pitlik, Universitaet Gödöllő http://miau.gau.hu/miau/48 Erlaeuterungen: IST = als (quasi) Tatsache annehmbare statistische Daten (nach ABTA- Regeln konsistent gemacht) SOLL = Prognosen, endogen-berechnete Werte (immer algorithmisch abgeleitet) NORM = Hypothesen, Annahmen, exogene Grössen (mit unterschiedlich ausgepraegten Sensitivitaetseffekten) ABTA = Bilanzen für Produkt- und Geldströme (Ergaenzung: Abbildung der Tierkreislaeufe) KI = künstliche Intelligenz (zur Sicherung der Glaubwürdigkeit der Wichtige Aspekte: Statistische Zahlen sind von sich aus nie konsistent, daher werden diese anhand von Hypothesen modifiziert/ergaenzt, nur mit dieser Beschraenkung darf man über IST-Werte sprechen. Die Ergaenzungen führen oft zu solchen Variablen, welche eine deutliche Modellsensitivitaet auslösen (z.B. nicht bewirtschaftete Flaeche oder Grünland). Alle weiteren Inputs sind Hypothesen von Experten. Bei den Ertragstrends sind KI- basierte Aehnlich-keitsanalysen zur Sicherung der Hypothesen einzusetzen (Es lag z.Z. keine komplexe Zielfunktion zur Sicherung der Weltmarktpreise vor.) Elastizitaeten sind z.Z. algorithmisch nicht ohne weiteres abzuleiten, aber sie sind nicht zu sensitiv. Wichtige Aspekte: Die Output-LGR sollte und kann ebenso detailliert sein, wie die Input-LGR. Die Kennzahlen visualisieren den Erfüllungsgrad der Erwartungen (Input). Bei nicht Erfüllung einer Erwartung muss iterativ vorgegangen werden (durch Aenderung von gewissen /sensitiven/ Hypothesen). Die Darstellung der Outputs sollte nie partial sein. Es müssen immer Bilanzen abgebildet werden, um jeder Zeit die Robustheit/Glaubwürdigkeit der Modellergebnisse nachzuweisen. Ohne das Kennzahlensystem und ohne Zielfunktionen bei der Festlegung der Hypothesen sind alle Ergebnisse ziemlich willkürlich.
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IDARA plus Agrarsektormodelle unter der Lupe Stichwort: Qualitaetsmanagement, Selbskontrolle, Reduzierung der Willkür, Komplexes Kennzahlensystem Dr. László Pitlik, Universitaet Gödöllő http://miau.gau.hu/miau/48. INPUTS LGR plus 1998 (IST) Erwartungen (NORM) Politikvariablen (NORM) - PowerPoint PPT Presentation
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INPUTSLGR plus 1998 (IST)
Erwartungen (NORM)
Politikvariablen (NORM)
Trends (NORM)
Elastizitaeten (NORM)
OUTPUTSLGR plus 2006 (SOLL)
Kennzahlen (SOLL)
Berichte mit Bilanzen
Visualisierungseffekte
Modell
IDARA plus Agrarsektormodelle unter der Lupe
Stichwort: Qualitaetsmanagement, Selbskontrolle, Reduzierung der Willkür, Komplexes Kennzahlensystem
Dr. László Pitlik, Universitaet Gödöllő
http://miau.gau.hu/miau/48
Erlaeuterungen:
IST = als (quasi) Tatsache annehmbare statistische Daten (nach ABTA-Regeln konsistent gemacht)
SOLL = Prognosen, endogen-berechnete Werte (immer algorithmisch abgeleitet)
NORM = Hypothesen, Annahmen, exogene Grössen (mit unterschiedlich ausgepraegten Sensitivitaetseffekten)
ABTA = Bilanzen für Produkt- und Geldströme (Ergaenzung: Abbildung der Tierkreislaeufe)
KI = künstliche Intelligenz (zur Sicherung der Glaubwürdigkeit der intuitiven Hypothesen durch klare Modellziele)
LGR plus = prozessanalytisch (evt. regional, nach Betriebsart, Technologie) unterteilte Landwirtschaftliche Gesamtrechnung
Wichtige Aspekte:
Statistische Zahlen sind von sich aus nie konsistent, daher werden diese anhand von Hypothesen modifiziert/ergaenzt, nur mit dieser Beschraenkung darf man über IST-Werte sprechen. Die Ergaenzungen führen oft zu solchen Variablen, welche eine deutliche Modellsensitivitaet auslösen (z.B. nicht bewirtschaftete Flaeche oder Grünland).
Alle weiteren Inputs sind Hypothesen von Experten.
Bei den Ertragstrends sind KI-basierte Aehnlich-keitsanalysen zur Sicherung der Hypothesen einzusetzen (Es lag z.Z. keine komplexe Zielfunktion zur Sicherung der Weltmarktpreise vor.)
Elastizitaeten sind z.Z. algorithmisch nicht ohne weiteres abzuleiten, aber sie sind nicht zu sensitiv.
Wichtige Aspekte:
Die Output-LGR sollte und kann ebenso detailliert sein, wie die Input-LGR.
Die Kennzahlen visualisieren den Erfüllungsgrad der Erwartungen (Input).
Bei nicht Erfüllung einer Erwartung muss iterativ vorgegangen werden (durch Aenderung von gewissen /sensitiven/ Hypothesen).
Die Darstellung der Outputs sollte nie partial sein. Es müssen immer Bilanzen abgebildet werden, um jeder Zeit die Robustheit/Glaubwürdigkeit der Modellergebnisse nachzuweisen.
Ohne das Kennzahlensystem und ohne Zielfunktionen bei der Festlegung der Hypothesen sind alle Ergebnisse ziemlich willkürlich.
