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E-Book

Prognoserechnung

AutorPeter Mertens, Susanne Rässler
VerlagPhysica-Verlag
Erscheinungsjahr2005
Seitenanzahl512 Seiten
ISBN9783790816068
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis76,99 EUR

Mit diesem Buch liegen kompakte Beschreibungen von Prognoseverfahren vor, die vor allem in Systemen der betrieblichen Informationsverarbeitung eingesetzt werden. In Beiträgen von Praktikern mit langjähriger Prognoseerfahrung wird zusätzlich gezeigt, wie die einzelnen Methoden in der Unternehmung Verwendung finden können und wo die Probleme beim Einsatz liegen. So wendet sich dieses Buch gleichermaßen an Wissenschaft und Praxis. Das Spektrum reicht von einfachen Verfahren der Vorhersage über neuere Ansätze der künstlichen Intelligenz und Zeitreihenanalyse bis hin zur Prognose von Softwarezuverlässigkeit. Mit der sechsten, völlig überarbeiteten und erweiterten Auflage werden neuere Entwicklungen und Anwendungsgebiete der Vorhersagemethodik insbesondere im Finanzmarkt- und Unternehmensbereich berücksichtigt.

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Leseprobe
14 Prognose uni- und multivariater Zeitreihen (S. 239)

von Manfred Deistler und Klaus Neusser

14.1 Einführung

Zeitlich ablaufende zufällige Vorgänge können durch stochastische Prozesse modelliert werden. Insbesondere ist es in diesem Rahmen möglich, Unsicherheit über die Zukunft zu beschreiben. Für stationäre Prozesse wurde bereits vor ca. 60 Jahren eine elegante Prognosetheorie von Kolmogorov [26] und Wiener [39] entwickelt. Ein weiterer wesentlicher Beitrag geht auf Kaiman [25] zurück. Diese Theorie behandelt die lineare Kleinst-Quadrate-Prognose unter der Voraussetzung, dass die zweiten Momente des zugrunde liegenden Prozesses bekannt sind. In den meisten Fällen sind diese zweiten Momente jedoch nicht bekannt und müssen geschätzt werden, sodass das Prognoseproblem mit einem Identifikationsproblem einhergeht.

Die Theorie der linearen Kleinst-Quadrate-Prognose stationärer Prozesse bei bekannten zweiten Momenten und die Theorie der Identifikation von AR-, ARMA- und Zustandsraumsystemen stellen die beiden Herzstücke der theoretischen Analyse des Prognoseproblems dar. Unsere Darstellung beschränkt sich auf diese lineare Kleinst-Quadrate-Prognose und die Identifikation von linearen dynamischen Systemen. Nichtlineare Prognosefunktionen und von den quadratischen abweichende Kostenfunktionen werden demnach nicht behandelt, wenn es nicht ausdrücklich erwähnt ist. Die Praxis hat gezeigt, dass diese linearen Ansätze auch bei offensichtlich nichtlinearen Mechanismen erstaunlich erfolgreich sind.

In der Praxis müssen bei der Entwicklung von Prognosealgorithmen der Verwendungszweck, die vorhandenen a priori Informationen und die spezifischen Besonderheiten der Daten berücksichtigt werden. Was die Verwendung betrifft, so sind unter anderem zu überlegen: die Fristigkeit, die gewünschte Genauigkeit, die sich auch im Aufwand für die Modellierung niederschlägt, und der erforderliche Rechenaufwand. Im Speziellen kann man zwei Extremfälle unterscheiden: zum einen schnell verfügbare, relativ ungenaue Prognosen, bei denen auf eine detaillierte Modellierung der Daten weitgehend verzichtet wird. Solche Verfahren könnte man als „automatisierte Kurvenlineale" bezeichnen. Sie finden z. B. in der Absatzprognose Verwendung (siehe Abschnitt 14.8). Zum anderen Prognosen, bei denen eine möglichst hohe Genauigkeit erwünscht und daher eine detaillierte und zeitaufwändige Modellierung der Daten angezeigt ist. Ein Beispiel hierfür liefert die Prognose der Industrieproduktion (vgl. Abschnitt 14.7). In vielen Fällen stehen zusätzlich a priori Informationen zur Verfügung, die aber im Bereich der Wirtschaftswissenschaften, im Gegensatz zu vielen Anwendungen in den Naturwissenschaften oder den technischen Wissenschaften, oft unpräzise oder schwer quantifizierbar sind. Andererseits ist die Information aus den Daten in vielen Fällen alleine nicht ausreichend. In der Entscheidung über Art und Ausmaß der verwendeten a priori Information zeigt sich ganz wesentlich die Kunst des Prognostikers. Abschnitte 14.7 und 14.8 bieten konkrete Beispiele für die bei der Prognose auftretenden Überlegungen und Vorgangsweisen.
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur sechsten Auflage5
Inhaltsverzeichnis7
Autorenverzeichnis19
1 Prognoserechnung - Einführung und Überblick22
1.1 Zur Bedeutung der Prognoserechnung22
1.2 Uberblick23
1.3 Voraussetzungen beim Leser26
1.4 Literatur26
2 Einfiihrung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren28
2.1 Uberblick28
2.2 Allgemeine Uberlegungen28
2.3 Modelle zur Abbildung von Zeitreihen32
2.4 Methoden zur Abschatzung der Modellkoeffizienten35
2.5 Möglichkeiten und Grenzen der Zeitreihenextrapolation57
3 Einführung in die Prognose saisonaler Zeitreihen mithilfe exponentieller Glättungstechniken und Vergleich der Verfahren von Winters und Harrison59
3.1 Einleitung59
3.2 Das Holt- Winters- Verfahren60
3.3 Das SEATREND-Verfahren von Harrison70
3.4 Verfahrensvergleich und Ausblick76
3.5 Literatur78
4 Prognose bei unregelmäßigem Bedarf80
4.1 Abgrenzung zwischen regelmäßigem und unregelmäßigem bzw. sporadischem Bedarf80
4.2 Vorhersage bei unregelmäßigem Bedarf - Verfahren von Trux81
4.3 Das Modell zur Vorhersage für sporadische Nachfragemengen von Wedekind83
4.4 Ein „ dynamisches" Vorhersagemodeil zur Prognose bei unregelmäßigem Bedarf86
5 Ein gemischt deterministisch-stochastisches Prognoseverfahren92
5.1 Prinzip der gemischt deterministisch-stochastischen Prognoseverfahren92
5.2 Beispiel einer gemischt deterministisch-stochastischen Prognose92
5.3 Kritische Würdigung95
5.4 Literatur95
6 Prognose mithilfe von Verweilzeitverteilungen96
6.1 Die Grundgedanken des Verfahrens96
6.2 Die analytische Vorstufe der Prognose96
6.3 Die Prognose102
6.4 Schlussbetrachtung108
6.5 Literatur108
7 Punkt-, Intervallprognose und Test auf Strukturbruch mithilfe der Regressionsanalyse110
7.1 Einleitung110
7.2 Prognose im Fall einfacher linearer Regression110
7.3 Prognose im Fall multipler ( k- dimensionaler) linearer Regression117
7.4 Nichtlineare Regression123
7.5 Literatur123
8 Prognose mit Paneldaten124
8.1 Einleitung124
8.2 Lineare Modellspezifikationen für Paneldaten124
8.3 Schätzverfahren und ihre Eigenschaften127
8.4 Möglichkeiten zur Prognose129
8.5 Abschließende Bemerkungen130
9 Prognose mit nichtparametrischen Verfahren132
9.1 Einleitung132
9.2 Nichtparametrische Verfahren132
9.3 Anwendung auf Volatilitäten139
10 Adaptive Einflussgrößenkombination (AEK) - Prognosen mit schrittweiser Regression und adaptivem Gewichten144
10.1 Einleitung und Überblick144
10.2 Beschreibung des Verfahrens der adaptiven Einflussgrößenkombination148
10.3 Vergleich der adaptiven Einflussgrößenkombination mit anderen Vorhersageverfahren155
10.4 Beispiele für den praktischen Einsatz des Verfahrens der adaptiven Einflussgrößenkombination170
11 Mittel- und langfristige Absatzprognose auf der Basis von Sättigungsmodellen188
11.1 Einleitung188
11.2 Systematik und grober Überblick189
11.3 Grundmodelle190
11.4 Flexible Modelle200
11.5 Erweiterte Modelle für Erstkäufe204
11.6 Modelle mit Komponenten für Wiederholungskäufe211
11.7 Entscheidungsunterstützung über Testmärkte217
11.8 Verwendungsbreite und Vergleich219
11.9 Schlussbemerkung und Ausblick219
11.10 Literatur220
12 Indikatorprognosen223
12.1 Einführung223
12.2 Ablauf des Indikatorverfahrens223
12.3 Methoden der Lag- Bestimmung224
12.4 Prognoseverfahren225
12.5 Validierung der Prognosen228
12.6 Ein Beispiel229
13 Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse233
13.1 Einleitung233
13.2 Lineare Filter233
13.3 Integrierte autoregressive Moving- Average- Prozesse239
13.4 Anwendungen^243
13.5 Ex post Prognose mithilfe von ARIMA- Interventionsanalysen250
14 Prognose uni- und multivariater Zeitreihen257
14.1 Einführung257
14.2 Die Theorie der linearen Kleinst- Quadrate- Prognose258
14.3 Die Prognose aus unendlicher Vergangenheit260
14.4 AR- und ARMA- Prozesse262
14.5 Die Schätzung der Prädiktoren für ARMA- Systeme265
14.6 ARMAX- Modelle und bedingte Prognose268
14.7 Die Prognose gesamtwirtschaftlicher Größen270
14.8 Absatzprognose273
14.9 Literatur276
15 Die Input-Output-Rechnung als Hilfsmittel der Prognose279
15.1 Einleitung279
15.2 Input- Output- Tabellen als Informationssystem für die Prognose280
15.3 Input- Output- Analyse als Hilfsmittel der Prognose284
15.4 Input- Output- Auswertungsprogramme293
15.5 Literatur294
16 Prognose mithilfe von Markovprozessen297
16.1 Einführung297
16.2 Reguläre Markovprozesse299
16.3 Absorbierende Markovprozesse309
16.4 Periodische l\/ larkovprozesse314
16.5 Bewertete Markovprozesse317
16.6 Fazit321
16.7 Literatur321
17 Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz zur betrieblichen Prognose322
17.1 Einleitung322
17.2 Expertensysteme322
17.3 Künstliche Neuronale Netze329
17.4 Vergleich der vorgestellten Prognosemodelle335
17.5 Hybridsysteme339
17.6 Ausblick343
17.7 Literatur343
18 Monitoring von Prognosemodellen351
18.1 Übersicht351
18.2 Ausreißertypen und ihre Konsequenzen353
18.3 Monitore in exponentiellen Glättungsmodellen360
18.4 Monitore in Box-Jenkins-IVIodellen370
18.5 Schlussbemerkungen376
18.6 Literatur378
19 Evaluation, Kombination und Auswahl betriebswirtschaftlicher Prognoseverfahren382
19.1 Überblick382
19.2 Evaluation der Prognosegenauigkeit383
19.3 Kombination von Prognosen401
19.4 Prognosewettbewerbe406
19.5 Auswahl von Prognoseverfahren409
19.6 Schlussbemerkungen413
19.7 Literatur415
20 Modellgestützte Marktanteilsprognose auf Basis von Paneldaten420
20.1 Problemstellung420
20.2 Paneldaten als Grundlage für Marketing- Mix- Modelle421
20.3 Prognosen mit Scanner- Handelspanel- Modellen423
20.4 Prognosen mit Scanner- Verbraucherpanel- Modellen428
20.5 Modellauswahl und Fazit432
21 Die Verbindung von Absatzplanung und Prognoserechnung - ein Beispiel aus der Praxis434
21.1 Die Absatzplanung in der vernetzten Welt434
21.2 Die Planungsstrukturen434
21.3 Der Planungsablauf437
21.4 Die Wahl der Planungsebene438
21.5 Methodeneinsatz in der Planung439
21.6 Ein Prognosebeispiel441
21.7 Fazit444
21.8 Literatur445
22 Kundenwertprognose446
22.1 Einleitung446
22.2 Der Begriff Kundenv\^ert446
22.3 Ein Modell zur Prognose des Kundenwerts447
22.4 Zusammenfassung452
22.5 Literatur452
23 Qualitätsvergleiche bei Kreditausfallprognosen454
23.1 Qualitative versus quantitative Prognosen454
23.2 Trennschärfe und Kalibrierung454
23.4 Skalarwertige Abweichungsmaße460
23.5 Literatur461
24 Beratung mithilfe von statistischen Prognosen. Welches Instrument ist das sinnvollste?463
24.1 Einleitung463
24.2 Expertensysteme zur Programmauswahl463
24.3 Definition des optimalen Instruments464
24.4 Identifikation der individuellen Prognosen465
24.5 Schätzung der individuellen Prognosen467
24.6 Auswahl der besten Maßnahme468
24.7 Praktische Anwendung: Arbeitsmarktliche Maßnahmen in der Schweiz469
24.8 Fazit471
24.9 Literatur471
25 Prognose von Softwarezuverlässigkeit, Softwareversagensfällen und Softwarefehlern473
25.1 Einleitung473
25.2 Softwarezuverlässigkeitswachstumsmodelle474
25.3 Weitere Modellklassen494
25.4 Abschließende Bemerkung499
25.5 Literatur499
26 Kooperative Vorhersage in Unternehmensnetzwerken502
26.1 Von der Einzelprognose zur kooperativen Vorhersage502
26.2 Der CPFR- Prozess502
26.3 Vorhersagemethoden der Standardsoftware503
26.4 Herausforderungen506
26.5 Kritische Würdigung512
Stichwortverzeichnis515

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