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由于问题的情景本身的复杂性，情景分析仍然需要在实践中不断改进。预测未来仍然存在着很大的困难（实际中的结果可能与预测的完全不一致），例如很难预测未来的各种情景，很难确定各种情景的发生几率；事实上，对于在很多综合预测中出现的金融市场的回报很难引起人们的兴趣。分析的结果用数学或者统计学模型表达出来——进一步来说，就是考虑单个情景中可能的不定因素、以及各种可能情景的相互关系。
举例来说，在经济金融分析中，某个金融研究机构可能尝试著去预测未来经济的各种情景（如快速增长、适度增长、缓慢增长），同时它也在尝试预测各个情景中的金融市场的回报情况（如债券、股票以及现金）。它会考虑各种可能情况的分支情景。进一步，它会试图寻找各种相互联系，并为各种情景（以及其分支情景）赋予相应的发生几率。继而为不同类型的资产分配资产（即资产分配）；金融研究机构同时可以计算出情景权重下的期望回报（该数字反应了该金融环境的整体吸引力）。
金融研究机构可以作的进步分析：在取得上述计算结果后，该金融研究机构会建议相应的产业部门或者个人团体对资产进行优化整合，而该研究机构则可以通过调整分析模型中的资产分配情况作进一步的分析。通过这种方式，金融研究机构可以寻找到一种控制商业风险的办法，来取代由客户带来的不确定性风险。
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* 2009年:《Alle anderen》(Alle anderen)
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