Forecasting the results of the federal election to the German parliament in 2025 based on neural network modeling
In November 2025, it became known that the “traffic light coalition” of political parties in Germany had collapsed due to the withdrawal of the Free Democratic Party (FDP). This caused a political crisis in Germany, culminating in a session of the Bundestag on December 16, 2024, at which a vote of no confidence in the government of the current Chancellor Olaf Scholz was passed. As a result, the federal election to the country’s parliament was announced in Germany for February 23, 2025. The aim of this research is to predict the voting results for the largest German parties in the upcoming elections to the Bundestag. The main applied method used in the current study is neural network modeling, based on the results of which a whole series of neural networks were “trained” to predict the results of the vote. The neural networks were “trained” based on a set of socio-economic and political parameters, starting from 1990 and ending in 2023. The study examined the election prospects of three political parties and blocs: the Christian Democratic Union (CDU) and the Christian Social Union (CSU), the Social Democratic Party of Germany (SPD) and the Green Party. Due to the sample requirements, data on the popular Alternative for Germany (AfD) party, which has been participating in federal parliamentary elections since 2013, was not used in the “training” of the neural networks. Based on the results of the “training”, the neural networks made a forecast according to which, “in the opinion” of the neural network, the center-right CDU/CSU bloc will receive 41.49%, the center-left SPD 20.5%, and the left-liberal Green Party 14.79% of the “second” votes (cast on party lists). The forecast indicators were compared with the data of the current electoral rating of the three specified political parties. Based on the results obtained using neural networks, preliminary conclusions were made regarding various options for the composition of the participants of the party coalitions that could be formed based on the results of the voting in the Bundestag election. The author declares no conflicts of interests.
Keywords
modeling,
forecasting,
Bundestag,
neural network,
election campaign,
parliament,
electionAuthors
| Kaminchenko Dmitriy I. | Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod; Neimark University | dmitkam@inbox.ru |
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