Forschung

Forecasting Elections in Multiparty Systems: A Bayesian Approach Combining Polls and Fundamentals Überblick In diesem Artikel entwickeln wir unseren Ansatz weiter und präsentieren eine bayesianische Methode zur Wahlprognose in Vielparteiensystemen. Das Modell kombiniert Umfragedaten mit fundamentalen Faktoren und bietet eine robuste Grundlage für präzise Vorhersagen. Methodische Weiterentwicklung Bayesianischer Ansatz Unser neuer Ansatz nutzt: MCMC-Algorithmen zur Modellschätzung Wahrscheinlichkeitsverteilungen für alle Vorhersagen Robuste Unsicherheitsquantifizierung Transparente Modellierung von Unsicherheiten Kombination von Umfragen und Fundamentaldaten Das Modell integriert: ...

Zweitstimme.org. Ein strukturell-dynamisches Vorhersagemodell für Bundestagswahlen Überblick In diesem Artikel stellen wir erstmals unser strukturell-dynamisches Vorhersagemodell für Bundestagswahlen vor. Das Modell kombiniert veröffentlichte Umfragedaten mit strukturellen Informationen, um präzise Vorhersagen für die Bundestagswahl 2017 zu erstellen. Kernkomponenten des Modells Strukturelle Komponente Das Modell basiert auf historischen Daten aller Bundestagswahlen seit 1949 und berücksichtigt: Abschneiden von Parteien bei vergangenen Wahlen Historische Umfragedaten Information über Kanzlerparteien Regelmäßigkeiten vergangener Bundestagswahlen Dynamische Komponente Zur Abbildung aktueller politischer Stimmungen werden: ...