Deutsche Version
Bei unserer zweiten Vorhersage geht es ans Eingemachte: Wie wahrscheinlich ist das Zustandekommen bestimmter Regierungskoalitionen im Bundestag? Wir beschränken uns dabei zunächst auf den Vergleich zwischen Schwarz-Gelb und Rot-Grün. Den 'langweiligen' Fall einer großen Koalition (Notlösung, wenn weder Mehrheit für Schwarz-Gelb noch für Rot-Grün), sowie bisher noch nicht auf Bundesebene realisierte Koalitionen (z.B. Rot-Rot-Grün) betrachten wir hier nicht.
Wir geben zwei verschiedene Wahrscheinlichkeiten für eine Koalition zwischen FDP und CDU/CSU an (gekennzeichnet durch "!", "?"). Im "!"-Fall nehmen wir an, dass die FDP auf jeden Fall im Bundestag vertreten wird. Der Grund für diese Annahme ist, dass die FDP erfahrungsgemäß Leihstimmen vor allem von CDU/CSU-Wählern erhält. Im "?"-Fall lassen wir diese Annahme fallen, und berücksichtigen, dass gemäß den Umfrageergebnissen der Einzug der FDP in den Bundestag alles andere als gesichert gilt (vgl. Post zum Bundestagseinzug). Man erkennt, dass die Berücksichtigung von Leihstimmen ("!"-Fall) eine zweimal höhere Wahrscheinlichkeit für eine Schwarz-Gelbe Koalition ergibt. Eine Rot-Grüne Koalition scheint ebenso ausgeschlossen wie eine absolute Mehrheit von CDU/CSU.
Wer genaueres über unsere Methodik erfahren will, kann das auf unserer Methodik Seite tun.
English Version
Here we consider the probabilities of certain coalitions to have majority in the Bundestag. We only considered coalitions that ever occurred on a federal level, and the big coalition (CDU/CSU+SDP) is not included, because it is normally only considered if neither of the coalitions CDU/CSU+FDP or SPD+Greens occurs. Nevertheless, it has more than 99.99% of having majority.In the figure we present two different values for the probability of a CDU/CSU+FDP coalition. The '!' case assumes that FDP enters the Bundestag. We decided to present this case as FDP usually gains unexpected votes close to the election day, an effect that we are not taking into consideration. The '?' case shows the same case without any assumption, which is about 1/2 of the "!" case because FDP has now ~58% probability to enter in the Bundestag (see other post).
If you want to learn more about the methods we used to get this result please refer to our Methods page.
Glückwunsch zum Blog, sieht gut aus!
ReplyDeleteIch finde das auch sehr spannend. Durch die Bayesianischen Inferenz gibt es die wunderbare Möglichkeit die Plausibilität der Modellvorhersagen und die Überzeugung der Autoren in Ihre Modellierung, durch ein Wettangebot zu testen. Gegeben der erwartende Wahrscheinlichkeit, daß es zu einer Rot-Grünen Koalition kommt, von 0.04, würde Ich den Autoren gerne folgende Wette anbieten: Ich setzte 4 Euro auf das Eintreten einer Rot-Grünen Koalition. Entsprechend der berechneten Wahrscheinlichkeit und der dazugehörigen Wettquote (1/0.04 = 25) wären bei Eintritt 100 Euro fällig. Gilt die Wette?
ReplyDeleteUnabhängig davon würde mich sehr interessieren wie die Prior in dieser Modellierung gesetzt wurden? Informative Prior wären sehr hilfreich um plausiblere Vorhersagen zu machen.
Danke euch Beiden, wir hoffen bis September auf spanenden Zeiten!
ReplyDeleteLukas, dass mit der Wette macht im Prinzip sinn. Wahrscheinlichkeit im Sinn von Laplace. Man darf aber hier nicht vergessen dass unsere Wahrscheinlichkeiten gelten nur so weit die Umfragen gelten ("Wenn am nächsten Sonntag BTW wären, ...."). Kann man diskutieren ob wir überhaupt Vorhersagen in die Zukunft machen. Also, lassen wir die Wette erstmal sein.
WIe in der Methodikseite erwähnt, nutzen wir vorläufig flache Priors. Was wären vernunftige Priors?
Danke für die Antwort. Im Nachhinein finde Ich mein Eintrag etwas pampig - Entschuldigung.
DeleteIch bin sehr an Bayesianischen Vorhersage der Wahlergebnisse interessiert, da Ich überzeugt bin, daß die Prior die Möglichkeit bietet Probleme die durch die Datenergebung erzeugt werden zu vermindern. "Wen würden Sie am Sonntag wählen", ist für viele Befragte eine Stimmungsthermometer und korrespondiert nicht zwangsläufig mit der letztendlichen Wahlentscheidung. Da stimmen wir überein. Gerade deswegen denke Ich, daß die Information der Umfragen mit Prior Information gemischt werden sollten. z.B. man nimmt von den letzten 4 Bundestagswahlen die Ergebnisse der Parteien und nutzt Sie als Prior Information über den erwarteten Outcome.
Wenn man flache Prior benutzt, könnte man auch die Likelihood der Daten verwenden. Allerdings ist es, wie angedeutet, diskutable ob die Daten wirklich den eigentlichen Prozeß Wahlentscheidung wiedergeben. Indiskutable ist, daß Sie etwas Information über den Wahlausgang besitzen. Deswegen erscheint mir eine Starke Prior Information, die die Likelihood mit dem Prior mischt angebracht um "bessere" Vorhersagen zu machen.
Eine einfache Prior Spezifikation wären vielleicht, die Ergebnisse der letzten Bundestagswahl. Die Varianz kann man anhand der Abgegebenen Stimmen berechnen. Das wären sehr starke prior.
DeleteDanke! Das ist auf jeden Fall ein interessanter Vorschlag. Inirekt tun das ja die Institute auch. Üblich ist nämlich scheinbar, vor der 'Sonntagsfrage' auch danach zu fragen, was man bei der letzten Wahl gewählt hat.
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