Prognoseverfahren in der Praxis:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
Physica-Verl.
1998
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| Schriftenreihe: | Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge
165 |
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| Beschreibung: | XI, 240 S. Ill. |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 1
2 Fehlerkriterien 7
2.1 Das Problem der Fehlermaße 7
2.2 Einstufige Prognosefehler 10
2.3 Mehrstufige Prognosefehler 11
3 Regressionsanalysen 17
3.1 Lineare Regressionen 17
3.2 Nichtlineare Regressionen 42
3.3 Conditional Least Squares 48
3.4 Erfahrungen aus der Praxis 54
4 Glättungsverfahren 57
4.1 Modell mit konstantem Mittelwert 57
4.2 Der Glättungsparameter 60
4.3 Generelle Glättungsverfahren 60
4.4 Aufdatierungsformeln 67
4.5 Wahl des Diskontierungsfaktors 69
4.6 Holt Winters Verfahren 69
4.6.1 Additives Holt Winters Verfahren 70
4.6.2 Multiplikatives Holt Winters Verfahren . . 72
4.7 Grippemittel 74
4.8 Erfahrungen aus der Praxis 77
5 Box Jenkins Verfahren 79
5.1 Stationäre Prozesse 79
5.2 Definitionen 79
5.3 Einige Schätzer für Kenngrößen 87
5.4 (V)AR[pj und (V)ARMA[p,q] Prozesse 93
5.5 Bestimmung der Ordnungen 103
5.6 Bestimmung eines Modells 112
5.6.1 Schätzung der Parameter 113
5.6.2 Modell Selektionskriterien 121
5.7 Prognose mit (V)ARMA Modellen 129
5.8 Teste auf Stationarität 132
5.9 SARIMA Modelle 135
5.10 Erfahrungen aus der Praxis 136
6 Nichtparametrische Verfahren 139
6.1 Einführung 139
6.2 Dichteschätzer 141
6.2.1 Konsistenz der Dichteschätzer 149
6.2.2 Ein zentraler Grenzwertsatz 151
6.2.3 Optimale Kerne 152
6.2.4 Beste Konvergenzrate 153
6.2.5 Multivariate Dichteschätzung 154
6.3 Der Regressionsschätzer 159
6.4 Schätzer für Zeitreihen 169
6.5 Schrittweitensteuerung 174
6.5.1 Kreuzvalidierung 174
6.5.2 Optimierung der Prognosegüte 176
6.6 Semiparametrische Ansätze 177
6.7 Weitere nichtparametrische Ansätze 178
6.8 Erfahrungen aus der Praxis 179
7 Neuronale Netze 183
7.1 Einführung 183
7.2 Approximationstheorie 184
7.3 Mögliche Minimierungsverfahren 198
7.4 Konsistenz etc 199
7.5 Sieb Schätzer 202
7.6 Wahl der Ordnung 205
7.7 Prognose mittels neuronaler Netze ......... 206
7.8 Erfahrungen aus der Praxis 207
8 Zustandsraummodelle 209
8.1 Einführung 209
8.2 Diverse Zustandsraummodelle 210
8.2.1 Modelle mit linearer Trendfunktion .... 210
8.2.2 Allgemeinere Modelle 211
8.2.3 Holt Winters als Zustandsraummodell . . 213
8.2.4 VAR[p] als Zustandsraummodell 214
8.2.5 VARMA[p,q] Modelle 215
8.2.6 Glättungsverfahren 217
8.2.7 Regressionsmodelle 218
8.3 Stationäre Zustandsraummodelle 219
8.4 Der Kaiman Filter 220
8.4.1 Der Prädiktionsschritt 221
8.4.2 Der Korrekturschritt 223
8.5 Prognose mit Zustandsraummodellen 226
8.6 Erfahrungen aus der Praxis 228
9 Literatur zur Prognose 229
9.1 Ãœberblick 229
9.2 Regressionstheorie 229
9.3 Exponentielles Glätten 230
9.4 ARMA Modelle 230
9.5 Zustandsraummodelle 231
9.6 Nichtparametrische Zeitreihenanalyse 231
9.7 Neuronale Netze 231
9.8 Allgemeinere Ansätze 232
9.9 Weiterführende Literatur 232
10 Kommerzielle Software 235
10.1 SAS 235
10.2 LIMDEP 236
10.3 RATS 236
10.4 SHAZAN 236
10.5 UNISTAT 236
10.6 GAUSS 236
10.7 MATLAB 237
10.8 NAG 237
10.9 IMSLS 237
10.10APL2 238
Stichwortverzeichnis 239
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