Prognoserechnung: [mit 58 Tabellen]
Gespeichert in:
| Format: | Elektronisch E-Book |
|---|---|
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
Physica-Verl.
2005
|
| Ausgabe: | 6., völlig neu bearb. und erw. Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | BFB01 BTU01 FAN01 FAW01 FHI01 FHM01 FHN01 FHR01 FKE01 FLA01 FNU01 TUM01 UBG01 UBM01 UBR01 UBT01 UBW01 UBY01 UEI01 UER01 UPA01 Volltext Inhaltsverzeichnis |
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| DOI: | 10.1007/b138143 |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Teil I: Allgemeine Prognosemethoden
1 Prognoserechnung Einführung und Überblick 1
von Peter Mertens und Susanne Rässler
1.1 Zur Bedeutung der Prognoserechnung 1
1.2 Überblick 2
1.3 Voraussetzungen beim Leser 5
1.4 Literatur 5
2 Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich
der einzelnen Verfahren 7
von Michael Schröder
2.1 Überblick 7
2.2 Allgemeine Überlegungen 7
2.2.1 Anforderungen an Verfahren für kurzfristige Prognoserechnungssysteme 7
2.2.2 Datenauswahl und analyse 8
2.2.2.1 Datenquellen 9
2.2.2.2 Datenanalyse 9
2.2.3 Prognoseintervall und Vorhersagezeitraum 10
2.3 Modelle zur Abbildung von Zeitreihen 11
2.3.1 Graphische Übersicht über die Möglichkeiten zur Modellbildung 11
2.3.2 Mathematische Beschreibung der wichtigsten Modelle 13
2.3.2.1 Konstantes Modell 13
2.3.2.2 Lineares Modell 13
2.3.2.3 Modelle höherer Ordnung 14
2.3.2.4 Trigonometrische Modelle 14
2.4 Methoden zur Abschätzung der Modellkoeffizienten 14
2.4.1 Übersicht 14
2.4.2 Methoden für das konstante Modell 15
2.4.2.1 Gleitende Durchschnitte erster Ordnung 16
2.4.2.2 Gewogene gleitende Durchschnitte 18
2.4.2.3 Exponentiell gewogene Durchschnitte (exponentielles Glätten
erster Ordnung) 18
2.4.2.3.1 Übergang von gleitenden Durchschnitten zum
exponentiellen Glätten 18
2.4.2.3.2 Prinzip des exponentiellen Glättens 20
2.4.2.3.3 Bestimmung des Glättungsfaktors 21
2.4.2.3.4 Reaktion auf plötzliche Veränderungen 24
2.4.2.3.4.1 Reaktion auf einen Impuls 24
2.4.2.3.4.2 Reaktion auf eine Niveauänderung 25
2.4.2.3.5 Bedeutung und Vorteile des exponentiellen Glättens 26
2.4.3 Methoden zur Abschätzung der beiden Koeffizienten im
linearen Modell mit Trend 28
2.4.3.1 Exponentielles Glätten mit Trendkorrektur 28
2.4.3.2 Exponentielles Glätten zweiter Ordnung (nach Brown) 29
2.4.3.2.1 Verwendung von Glättungswerten erster und zweiter Ordnung 29
2.4.3.2.2 Direkte Fortschreibung der Modellkoeffizienten 31
VIII Inhaltsverzeichnis 2.4.3.2.3 Vergleich zwischen exponentiellem Glätten mit Trendkorrektur
und exponentiellem Glätten zweiter Ordnung (nach Brown) 34
2.4.3.3 Zwei Parameter Modell nach Holt 34
2.4.3.4 Zwei Parameter Modell mit gedämpftem Trend 35
2.4.3.5 Drei Parameter Modell mit Fehlerdifferenzausdruck 36
2.5 Möglichkeiten und Grenzen der Zeitreihenextrapolation 36
2.6 Literatur 37
3 Einführung in die Prognose saisonaler Zeitreihen mithilfe
exponentieller Glättungstechniken und Vergleich der Verfahren
von Winters und Harrison 39
von Roland Schuhr
3.1 Einleitung 39
3.2 Das Holt Winters Verfahren 40
3.2.1 Das Prognoseproblem und die Prognosefunktionen des Verfahrens 40
3.2.2 Rekursive Berechnung der Prognosefunktionskoeffizienten 41
3.2.3 Implementierung des Verfahrens 44
3.2.4 Ein numerisches Beispiel 47
3.2.5 Modifikationen des Basisansatzes 47
3.3 Das SEATREND Verfahren von Harrison 50
3.3.1 Berechnung der Niveau und der Trendwerte 50
3.3.2 Berechnung der Saisonfaktoren 51
3.3.2.1 Fourier Polynom Darstellung und Fourier Glättung von Saisonfaktoren 51
3.3.2.2 Rekursive Berechnung geglätteter Saisonfaktoren 52
3.3.3 Implementierung des Verfahrens 55
3.3.4 Ein numerisches Beispiel 56
3.4 Verfahrensvergleich und Ausblick 56
3.5 Literatur 58
4 Prognose bei unregelmäßigem Bedarf 61
von Arthur Nowack
4.1 Abgrenzung zwischen regelmäßigem und unregelmäßigem
bzw. sporadischem Bedarf 61
4.1.1 Kennzeichen des „regelmäßigen Bedarfs 61
4.1.2 Festlegung des „sporadischen Bedarfs im IMPACT Verfahren 61
4.2 Vorhersage bei unregelmäßigem Bedarf Verfahren von Trux 62
4.2.1 Begriff „unregelmäßiger Bedarf 62
4.2.2 Vorhersage der Anzahl von Bestellungen 63
4.2.3 Vorhersage der Menge je Bestellung 63
4.3 Das Modell zur Vorhersage für sporadische Nachfragemengen
von Wedekind 64
4.3.1 Begriffsbestimmung „sporadische Nachfrage 64
4.3.2 Das Vorhersagemodell 65
4.4 Ein „dynamisches Vorhersagemodell zur Prognose
bei unregelmäßigem Bedarf 67
4.4.1 Analyse der Probleme der bisher dargestellten Verfahren 67
4.4.1.1 Verlust der Information über den Zeitpunkt der Nachfrage 67
4.4.1.2 Kumulation des Bedarfs zu Bedarf je Intervall 67
4.4.1.3 Verspätete Reaktion auf Änderung der Nachfragestruktur 68
Inhaltsverzeichnis IX
4.4.1.4 Nicht steuerbare Genauigkeit der Vorhersage 68
4.4.2 Grundaufbau bisheriger Systeme 68
4.4.3 Grundidee der dynamischen Vorhersage 69
4.4.4 Beschreibung des Verfahrens der dynamischen Vorhersage 70
4.4.4.1 Einteilung des Bedarfs in Klassen mit konstantem Bedarf 70
4.4.4.2 Vorgabe von Vorhersagewerten für die Nachfrageintervalle 70
4.4.4.3 Feststellen von signifikanten Veränderungen 70
4.4.4.4 Berechnung des aktuellen Wertes je Intervall 71
4.4.5 Fortschreibung der Zeitverteilung der in Klassen eingeteilten Nachfrage 72
4.4.6 Merkmale des Verfahrens 72
4.4.6.1 Wählbare Genauigkeit 72
4.4.6.2 Aktualität der gespeicherten Werte 72
4.4.6.3 Schnelles Anpassen an Strukturveränderungen 72
4.5 Literatur 72
5 Ein gemischt deterministisch stochastisches Prognoseverfahren 73
von Walter Trux
5.1 Prinzip der gemischt deterministisch stochastischen Prognoseverfahren 73
5.2 Beispiel einer gemischt deterministisch stochastischen Prognose 73
5.3 Kritische Würdigung 76
5.4 Literatur 76
6 Prognose mithilfe von Verweilzeitverteilungen 77
von Heinz Langen und Fritz Weinthaler
6.1 Die Grundgedanken des Verfahrens 77
6.2 Die analytische Vorstufe der Prognose 77
6.2.1 Die Strukturanalyse 78
6.2.2 Die Analyse der Übergangsgesetzmäßigkeiten 78
6.2.2.1 Wesen und Begriff der Verweilzeitverteilung 79
6.2.2.2 Die Arten von Verweilzeitverteilungen 80
6.2.2.2.1 Mengenverteilungen 80
6.2.2.2.2 Wertverteilungen 81
6.2.2.2.3 Einfache Verteilungen 81
6.2.2.2.4 Komplexe Verteilungen 81
6.2.2.3 Die Ermittlung von Verweilzeitverteilungen 82
6.2.2.4 Die Aufbereitung von Verweilzeitverteilungen 82
6.3 Die Prognose 83
6.3.1 Prognose mit einfacher Verweilzeitverteilung 83
6.3.2 Prognose mit komplexer Verweilzeitverteilung 84
6.3.2.1 Im Produktionsbereich 84
6.3.2.2 Im Investitionsbereich 88
6.4 Schlussbetrachtung 89
6.5 Literatur 89
7 Punkt , Intervallprognose und Test auf Strukturbruch mithilfe der
Regressionsanalyse 91
von Hans Schneeberger
7.1 Einleitung 91
7.2 Prognose im Fall einfacher linearer Regression 91
X Inhaltsverzeichnis 7.2.1 Punkt und Intervallprognose 91
7.2.2 Strukturbruch der Regressionsgeraden 96
7.3 Prognose im Fall multipler (k dimensionaler) linearer Regression 98
7.3.1 Punkt und Intervallprognose 98
7.3.2 Strukturbruch der Regressionshyperebenen 102
7.4 Nichtlineare Regression 104
7.5 Literatur 104
8 Prognose mit Paneldaten 105
von Susanne Rässler und Katja Wolf
8.1 Einleitung 105
8.2 Lineare Modellspezifikationen für Paneldaten 105
8.3 Schätzverfahren und ihre Eigenschaften 108
8.4 Möglichkeiten zur Prognose 110
8.5 Abschließende Bemerkungen 111
8.6 Literatur 112
9 Prognose mit nichtparametrischen Verfahren 113
von Ying Chen, Wolfgang Härdle und Rainer Schulz
9.1 Einleitung 113
9.2 Nichtparametrische Verfahren 113
9.2.1 Einführung 113
9.2.2 Lokal gewichtete lineare Regression 116
9.2.3 Prognose 119
9.3 Anwendung auf Volatilitäten 120
9.4 Literatur 124
10 Adaptive Einflussgrößenkombination (AEK) Prognosen mit
schrittweiser Regression und adaptivem Gewichten 125
von Günter Matt
10.1 Einleitung und Überblick 125
10.2 Beschreibung des Verfahrens der adaptiven Einflussgrößenkombination 129
10.3 Vergleich der adaptiven Einflussgrößenkombination mit anderen
Vorhersageverfahren 136
10.3.1 Vergleich von AEK, Winters, HÖREST, NP1, NP2 und
Disponentenprognosen 138
10.3.2 Vergleiche mit weiteren Prognoseverfahren 145
10.4 Beispiele für den praktischen Einsatz des Verfahrens der adaptiven
Einflussgrößenkombination 151
10.5 Literatur 162
11 Mittel und langfristige Absatzprognose auf der Basis von
Sättigungsmodellen 169
von Peter Mertens und Jürgen Falk
11.1 Einleitung 169
11.2 Systematik und grober Überblick 170
11.3 Grundmodelle 171
11.3.1 Vorbemerkung und Überblick 171
11.3.2 Das logistische Modell 172
__ Inhaltsverzeichnis XI
11.3.2.1 Der Modellansatz 172
11.3.2.2 Analyse von Modelleigenschaften 174
11.3.2.3 Zur Kritik des logistischen Ansatzes 176
11.3.3 Das exponentielle Modell 177
11.3.4 Das Bass Modell 178
11.3.5 Das Gompertz Modell 179
11.4 Flexible Modelle 181
11.4.1 Vorbemerkung und Überblick 181
11.4.2 Generalisierte logistische Funktionen 182
11.4.3 Eine verallgemeinerte exponentielle Funktion 183
11.4.4 Das generalisierte Bass Modell von Easingwood, Mahajan und
Muller und verwandte Ansätze 184
11.5 Erweiterte Modelle für Erstkäufe 185
11.5.1 Vorbemerkung und Überblick 185
11.5.2 Erweiterungen des logistischen Modells 185
11.5.3 Das Modell von Weblus 187
11.5.4 Das Modell von Bonus 188
11.5.5 Eine Erweiterung des Modells von Bonus und das Modell der
Einkommensklassen von Lewandowski 190
11.5.6 Die Modelle von Roos und von Szeliski sowie vonKlaassen und Koyck 190
11.5.7 Erweiterungen des Bass Modells 191
11.6 Modelle mit Komponenten für Wiederholungskäufe 192
11.6.1 Problematik und Überblick 192
11.6.2 Das Modell von Olson und Choi und verwandte Verfahren 193
11.6.3 Das Modell von Parfitt und Collins und verwandte Verfahren 195
11.7 Entscheidungsunterstützung über Testmärkte 198
11.8 Verwendungsbreite und Vergleich 200
11.9 Schlussbemerkung und Ausblick 200
11.10 Literatur 201
12 Indikatorprognosen 205
von Norbert Niederhübner
12.1 Einführung 205
12.2 Ablauf des Indikatorverfahrens 205
12.3 Methoden der Lag Bestimmung 206
12.4 Prognoseverfahren 207
12.4.1 Regressionsanalyse 207
12.4.2 Multivariate ARIMA Modelle 208
12.4.3 Kombinierte Prognosen 209
12.5 Validierung der Prognosen 210
12.6 Ein Beispiel 211
12.7 Literatur 213
13 Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse 215
von Klaus Hansen
13.1 Einleitung 215
13.2 Lineare Filter 215
13.2.1 Differenzenfilter 217
13.2.2 Exponentiell glättende Filter 219
XII Inhaltsverzeichnis 13.2.3 Der Wiener Filter 219
13.3 Integrierte autoregressive Moving Average Prozesse 221
13.3.1 Stationäre Prozesse 221
13.3.2 Instationäre Prozesse 223
13.3.3 Die Modellidentifikation 223
13.4 Anwendungen 225
13.4.1 Eine ARIMA(p,d,q) Prognose 225
13.4.1.1 Modellidentifikation 225
13.4.1.2 Prognose 226
13.4.1.3 Modellüberprüfung 226
13.4.2 Eine ARIMA(p,d,q)(sp,sd,sq)S Prognose 229
13.4.2.1 Modellidentifikation 229
13.4.2.2 Prognose 229
13.4.2.3 Modellüberprüfung 229
13.5 Ex post Prognose mithitfe von ARIMA Interventionsanalysen 232
13.5.1 ARIMA Interventionsmodelle 232
13.5.2 Anwendung 233
13.5.2.1 Modellidentifikation 234
13.5.2.2 Prognose 234
13.5.2.3 Modellüberprüfung 234
13.5.2.4 Interpretation der Werte der Koeffizienten der Dummy Variablen 235
13.6 Literatur 237
14 Prognose uni und multivariater Zeitreihen 239
von Manfred Deistler und Klaus Neusser
14.1 Einführung 239
14.2 Die Theorie der linearen Kleinst Quadrate Prognose 240
14.3 Die Prognose aus unendlicher Vergangenheit 242
14.4 AR und ARMA Prozesse 244
14.5 Die Schätzung der Prädiktoren für ARMA Systeme 247
14.6 ARMAX Modelle und bedingte Prognose 250
14.7 Die Prognose gesamtwirtschaftlicher Größen 252
14.8 Absatzprognose 255
14.9 Literatur 258
15 Die Input Output Rechnung als Hilfsmittel der Prognose 261
von Reiner Stäglin
15.1 Einleitung 261
15.2 Input Output Tabellen als Informationssystem für die Prognose 262
15.2.1 Symmetrische Input Output Tabelle als Datensystem 262
15.2.2 Deskriptive Auswertung der symmetrischen Input Output Tabelle 263
15.2.2.1 Output Koeffizienten 263
15.2.2.2 Input Koeffizienten 264
15.2.2.3 Triangulation 265
15.3 Input Output Analyse als Hilfsmittel der Prognose 266
15.3.1 Input Output Modell 266
15.3.1.1 Das traditionelle Modell 266
15.3.1.2 Das erweiterte Modell 267
15.3.1.3 Das dynamische Modell 268
Inhaltsverzeichnis XIII
15.3.2 Modellmäßige Auswertung der symmetrischen Input Output Tabelle 269
15.3.2.1 Inverse Koeffizienten 269
15.3.2.2 Berechnung unternehmensbezogener Produktionseffekte 270
15.3.2.3 Zusammenhang zwischen letzter Verwendung und Bruttoproduktion 272
15.3.2.3.1 Diagnostische Bedeutung 272
15.3.2.3.2 Prognostische Bedeutung 273
15.3.3 Transformation der Input Output Ergebnisse in Beschäftigungsgrößen 275
15.4 Input Output Auswertungsprogramme 275
15.5 Literatur 276
16 Prognose mithilfe von Markovprozessen 279
von Klaus Hansen
16.1 Einführung 279
16.2 Reguläre Markovprozesse 281
16.2.1 Definition und grundlegende Merkmale 281
16.2.2 Modellbildung des regulären Prozesses mithilfe
der erzeugenden Funktion 284
16.2.3 Anwendungen 286
16.2.3.1 Prognose von Marktanteil und Absatzmengen 287
16.2.3.2 Prognose einer Lagerbestandsbewegung 289
16.3 Absorbierende Markovprozesse 291
16.3.1 Definition und grundlegende Merkmale 291
16.3.2 Modellbildung des absorbierenden Prozesses mithilfe
der erzeugenden Funktion 294
16.3.3 Anwendungen 295
16.4 Periodische Markovprozesse 296
16.4.1 Definition und grundlegende Merkmale 296
16.4.2 Modellbildung des zyklischen Prozesses mithilfe
der erzeugenden Funktion 297
16.4.3 Anwendungen 299
16.5 Bewertete Markovprozesse 299
16.5.1 Definition und grundlegende Merkmale 299
16.5.2 Anwendungen 300
16.6 Fazit 303
16.7 Literatur 303
17 Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz zur betrieblichen Prognose 305
von Philipp Janetzke und Jürgen Falk
17.1 Einleitung 305
17.2 Expertensysteme 305
17.2.1 Prognosespezifischer Aufbau 305
17.2.2 Wissensrepräsentation 306
17.2.3 Wissensverarbeitung 307
17.2.4 Einsatz wissensbasierter Prognosesysteme 308
17.2.4.1 Expertensysteme mit mathematisch statistischen Methoden 308
17.2.4.1.1 Nicht integrierte Auswahlsysteme 308
17.2.4.1.2 Integrierte Auswahlsysteme 309
17.2.4.2 Expertensysteme mit empirischen Methoden 310
17.2.4.3 Vorteile des Einsatzes von Expertensystemen 311
XIV Inhaltsverzeichnis __
17.3 Künstliche Neuronale Netze 312
17.3.1 Motivation für den Prognoseeinsatz 312
17.3.2 Prognose mit Multilayerperceptrons 312
17.3.2.1 Topologie 312
17.3.2.2 Anwendung 313
17.3.2.2.1 Ereignisprognose 313
17.3.2.2.2 Zeitverlaufsprognose 313
17.3.3 Prognose mit selbstorganisierenden Karten 315
17.3.3.1 Topologie 315
17.3.3.2 Anwendung 315
17.3.4 Prognose mit Boltzmannmaschinen 316
17.3.4.1 Topologie 316
17.3.4.2 Anwendung 316
17.3.5 Weiterführende Netzwerkmodelle 316
17.3.6 Aspekte der betrieblichen Verwendung von Künstlichen
Neuronalen Netzen als Prognoseverfahren 317
17.3.7 Weiterführende Einsatzgebiete von Künstlichen
Neuronalen Netzen in der Prognose 317
17.4 Vergleich der vorgestellten Prognosemodelle 318
17.4.1 Vergleiche der Prognosemodelle der Künstlichen
Intelligenz untereinander 318
17.4.1.1 Expertensysteme mit Künstlichen Neuronalen Netzen 318
17.4.1.2 Künstliche Neuronale Netzmodelle untereinander 319
17.4.1.3 Künstliche Neuronale Netze mit Case Based Reasoning 319
17.4.2 Vergleiche der Künstlichen Neuronalen Netze mit mathematisch¬
statistischen Verfahren 320
17.4.2.1 Künstliche Neuronale Netze mit Regressionsmethoden 320
17.4.2.2 Künstliche Neuronale Netze mit der Diskriminanzanalyse 321
17.5 Hybridsysteme 322
17.5.1 Formen von Hybridsystemen 322
17.5.1.1 Expertensystem in Verbindung mit Künstlichem Neuronalem Netz 322
17.5.1.2 Erweiterung um Ansätze aus der Genetik 323
17.5.1.3 Interagierende Künstliche Neuronale Netze 324
17.5.2 Anwendungen 324
17.5.2.1 Expertensystem und Künstliche Neuronale Netze 324
17.5.2.2 Künstliche Neuronale Netze und andere Verfahren 326
17.6 Ausblick 326
17.7 Literatur 326
17.8 Anhang: Tabellarische Übersicht der im Beitrag erwähnten Systeme 332
18 Monitoring von Prognosemodellen 335
von Ulrich Küsters und Claudia Becker
18.1 Übersicht 335
18.2 Ausreißertypen und ihre Konsequenzen 337
18.2.1 Ausreißertypen 337
18.2.2 Konsequenzen der unzureichenden Berücksichtigung von Ausreißern 340
18.2.2.1 Auswirkungen auf die Modellschätzung und Identifikation 340
18.2.2.2 Auswirkungen auf die Prognosefunktion 341
Inhaltsverzeichnis XV
18.2.3 Maßnahmen zur Berücksichtigung von Ausreißern 343
18.3 Monitore in exponentiellen Glättungsmodellen 344
18.3.1 Diagnose additiver Ausreißer 344
18.3.2 Diagnose von Niveauverschiebungen 345
18.3.3 Kalibration von Schwellenwerten 348
18.3.4 Verfahren zur Berücksichtigung identifizierter Ausreißer 351
18.3.5 Probleme der Monitore der exponentiellen Glättung 352
18.3.6 Monitore in Strukturkomponentenmodellen 353
18.3.7 Softwarepakete 353
18.4 Monitore in Box Jenkins Modellen 354
18.4.1 Modelldefinition 354
18.4.2 Diagnosetechniken 356
18.4.3 Software Pakete 359
18.4.4 Beurteilung 359
18.5 Schlussbemerkungen 360
18.6 Literatur 362
19 Evaluation, Kombination und Auswahl betriebswirtschaftlicher
Prognoseverfahren 367
von Ulrich Küsters
19.1 Überblick 367
19.2 Evaluation der Prognosegenauigkeit 368
19.2.1 Grundlagen der Evaluation 368
19.2.2 Differenzierungsmerkmale von Evaluationsmaßen 369
19.2.3 Untersuchungsdesigns 370
19.2.4 Prognoseevaluationsmaße (Gütemaße) 374
19.2.4.1 Grundsätzliche Hinweise 374
19.2.4.2 Evaluationsmaße ohne Referenz zu einem Benchmark 375
19.2.4.3 Benchmarkbasierte Vergleichsmaße 378
19.2.5 Evaluation von Wahrscheinlichkeits und Ereignisprognosen 381
19.2.6 Evaluation von Intervallprognosen 383
19.2.7 Tests auf Prognoseäquivalenz 383
19.2.8 Evaluation von Dichteprognosen 386
19.3 Kombination von Prognosen 386
19.3.1 Grundlegende Verfahren 386
19.3.2 Kombination durch Varianzminimierung 388
19.3.3 Kombination durch Regression 388
19.3.4 Konfidenzintervalle von Prognosekombinationen 388
19.3.5 Prognosekombination durch RBF 389
19.3.6 Beziehungen zwischen Kombination, Evaluation, Einschluss
(Encompassing) und Effizienz konkurrierender Verfahren 389
19.3.7 Prognosekombination in der Praxis 390
19.4 Prognosewettbewerbe 391
19.4.1 Ziele und Bandbreite der Prognosewettbewerbe 391
19.4.2 Ausgewählte Resultate der Wettbewerbe 391
19.4.3 Kritik an Prognosewettbewerben 392
19.5 Auswahl von Prognoseverfahren 394
19.5.1 Grundsätzliche Hinweise 394
XVI Inhaltsverzeichnis 19.5.2 Einflussfaktor Sach und Aggregationsebene 395
19.5.3 Einflussfaktor Informationsbasen 395
19.5.4 Einflussfaktor Prognosegrößen 395
19.5.5 Einflussfaktor Nutzer Anforderungen 396
19.5.6 Einflussfaktor verfügbare Prognosesoftware 396
19.5.7 Faktische Nutzung von Prognoseverfahren in Unternehmen 397
19.5.8 Ein grobes Entscheidungsraster 398
19.6 Schlussbemerkungen 398
19.7 Literatur 400
Teil II: Spezielle Prognosemethoden für betriebswirtschaftliche
und volkswirtschaftliche Anwendungsfelder
y 20 Modellgestützte Marktanteilsprognose auf Basis von Paneldaten 405
von Raimund Wildner
20.1 Problemstellung 405
20.2 Paneldaten als Grundlage für Marketing Mix Modelle 406
20.3 Prognosen mit Scanner Handelspanel Modellen 408
20.3.1 Die Datenbasis 408
20.3.2 Die Modellbildung 408
20.3.3 Prognosen am Fallbeispiel 410
20.4 Prognosen mit Scanner Verbraucherpanel Modellen 413
20.4.1 Vorbemerkung 413
20.4.2 Die Datenbasis 414
20.4.3 Die Modellierung 414
20.4.4 Prognosen am Fallbeispiel 416
20.5 Modellauswahl und Fazit 417
20.6 Literatur 418
21 Die Verbindung von Absatzplanung und Prognoserechnung
ein Beispiel aus der Praxis 419
von Meinhard Helm
I 21.1 Die Absatzplanung in der vernetzten Welt 419
21.2 Die Planungsstrukturen 419
21.2.1 Die Produktstruktur 419
21.2.2 Die Systemstruktur 420
21.2.3 Die Vertriebsstruktur 421
21.3 Der Planungsablauf 422
21.4 Die Wahl der Planungsebene 423
21.5 Methodeneinsatz in der Planung 424
21.6 Ein Prognosebeispiel 426
21.6.1 Die Zeitreihe 426
21.6.2 Der Instabilitätsfilter 427
21.6.3 Der Saisonfilter 427
21.6.4 Der autoregressive Filter 427
21.6.5 Das Prognosemodell 428
21.7 Fazit 429
21.8 Literatur 430
Inhaltsverzeichnis XVII
22 Kundenwertprognose 431
von Sönke Albers und Goetz Greve
22.1 Einleitung 431
22.2 Der Begriff Kundenwert 431
22.3 Ein Modell zur Prognose des Kundenwerts 432
22.3.1 Das Grundmodell und seine Erweiterung 432
22.3.2 Bestimmung des Deckungsbeitragssatzes 433
22.3.3 Bestimmung der Umsatzentwicklung über die Zeit 434
22.3.4 Bestimmung der Transaktionshäufigkeit 435
22.3.5 Bestimmung des Referenzwerts 436
22.3.6 Bestimmung des Kalkulationszinsfußes 437
22.4 Zusammenfassung 437
22.5 Literatur 437
23 Qualitätsvergleiche bei Kreditausfallprognosen 439
von Walter Krämer
23.1 Qualitative versus quantitative Prognosen 439
23.2 Trennschärfe und Kalibrierung 439
23.3 Weitere Halbordnungen von Wahrscheinlichkeitsprognosen 441
23.4 Skalarwertige Abweichungsmaße 445
23.5 Literatur 446
24 Beratung mithilfe von statistischen Prognosen.
Welches Instrument ist das sinnvollste? 449
von Markus Frölich, Michael Lechner und Heidi Steiger
24.1 Einleitung 449
24.2 Expertensysteme zur Programmauswahl 449
24.3 Definition des optimalen Instruments 450
24.4 Identifikation der individuellen Prognosen 451
24.5 Schätzung der individuellen Prognosen 453
24.6 Auswahl der besten Maßnahme 454
24.7 Praktische Anwendung: Arbeitsmarktliche Maßnahmen in der Schweiz 455
24.8 Fazit 457
24.9 Literatur 457
25 Prognose von Softwarezuverlässigkeit, Softwareversagensfällen und
Softwarefehlern 459
von Michael Grottke
25.1 Einleitung 459
25.2 Softwarezuverlässigkeitswachstumsmodelle 460
25.2.1 Markovprozess Modelle 463
25.2.2 Ein Semi Markovprozess Modell: Littlewood Verrall Modell 469
25.2.3 Nichthomogene Poissonprozess Modelle 471
25.2.4 Weitere Ansätze zur Modellvereinheitlichung 476
25.2.5 Systematisches und nutzungsprofilorientiertes Testen 476
25.2.6 Evaluierung und Verbesserung der Modellgüte 477
25.3 Weitere Modellklassen 480
25.3.1 Stichprobenmodelle 480
25.3.2 Modelle zur Prognose von Software 483
XVIII Inhaltsverzeichnis ______
25.4 Abschließende Bemerkung 485
25.5 Literatur 485
26 Kooperative Vorhersage in Unternehmensnetzwerken 489
von Peter Mertens, Andrew J. Zeller, Jörn Große Wilde und Habib Lejmi
26.1 Von der Einzelprognose zur kooperativen Vorhersage 489
26.2 Der CPFR Prozess 489
26.3 Vorhersagemethoden der Standardsoftware 490
26.4 Herausforderungen 493
26.4.1 Prognosesituation 493
26.4.2 Prognoseprozess 494
26.4.3 Abstimmungsbedarf 494
26.4.4 Verdichtungsmechanismen 496
26.4.5 Abgleich der Prognose mit der Produktionsmöglichkeit 497
26.5 Kritische Würdigung 499
26.6 Literatur 500
Stichwortverzeichnis 503
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Inhaltsverzeichnis
Teil I: Allgemeine Prognosemethoden
1 Prognoserechnung Einführung und Überblick 1
von Peter Mertens und Susanne Rässler
1.1 Zur Bedeutung der Prognoserechnung 1
1.2 Überblick 2
1.3 Voraussetzungen beim Leser 5
1.4 Literatur 5
2 Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich
der einzelnen Verfahren 7
von Michael Schröder
2.1 Überblick 7
2.2 Allgemeine Überlegungen 7
2.2.1 Anforderungen an Verfahren für kurzfristige Prognoserechnungssysteme 7
2.2.2 Datenauswahl und analyse 8
2.2.2.1 Datenquellen 9
2.2.2.2 Datenanalyse 9
2.2.3 Prognoseintervall und Vorhersagezeitraum 10
2.3 Modelle zur Abbildung von Zeitreihen 11
2.3.1 Graphische Übersicht über die Möglichkeiten zur Modellbildung 11
2.3.2 Mathematische Beschreibung der wichtigsten Modelle 13
2.3.2.1 Konstantes Modell 13
2.3.2.2 Lineares Modell 13
2.3.2.3 Modelle höherer Ordnung 14
2.3.2.4 Trigonometrische Modelle 14
2.4 Methoden zur Abschätzung der Modellkoeffizienten 14
2.4.1 Übersicht 14
2.4.2 Methoden für das konstante Modell 15
2.4.2.1 Gleitende Durchschnitte erster Ordnung 16
2.4.2.2 Gewogene gleitende Durchschnitte 18
2.4.2.3 Exponentiell gewogene Durchschnitte (exponentielles Glätten
erster Ordnung) 18
2.4.2.3.1 Übergang von gleitenden Durchschnitten zum
exponentiellen Glätten 18
2.4.2.3.2 Prinzip des exponentiellen Glättens 20
2.4.2.3.3 Bestimmung des Glättungsfaktors 21
2.4.2.3.4 Reaktion auf plötzliche Veränderungen 24
2.4.2.3.4.1 Reaktion auf einen Impuls 24
2.4.2.3.4.2 Reaktion auf eine Niveauänderung 25
2.4.2.3.5 Bedeutung und Vorteile des exponentiellen Glättens 26
2.4.3 Methoden zur Abschätzung der beiden Koeffizienten im
linearen Modell mit Trend 28
2.4.3.1 Exponentielles Glätten mit Trendkorrektur 28
2.4.3.2 Exponentielles Glätten zweiter Ordnung (nach Brown) 29
2.4.3.2.1 Verwendung von Glättungswerten erster und zweiter Ordnung 29
2.4.3.2.2 Direkte Fortschreibung der Modellkoeffizienten 31
VIII Inhaltsverzeichnis 2.4.3.2.3 Vergleich zwischen exponentiellem Glätten mit Trendkorrektur
und exponentiellem Glätten zweiter Ordnung (nach Brown) 34
2.4.3.3 Zwei Parameter Modell nach Holt 34
2.4.3.4 Zwei Parameter Modell mit gedämpftem Trend 35
2.4.3.5 Drei Parameter Modell mit Fehlerdifferenzausdruck 36
2.5 Möglichkeiten und Grenzen der Zeitreihenextrapolation 36
2.6 Literatur 37
3 Einführung in die Prognose saisonaler Zeitreihen mithilfe
exponentieller Glättungstechniken und Vergleich der Verfahren
von Winters und Harrison 39
von Roland Schuhr
3.1 Einleitung 39
3.2 Das Holt Winters Verfahren 40
3.2.1 Das Prognoseproblem und die Prognosefunktionen des Verfahrens 40
3.2.2 Rekursive Berechnung der Prognosefunktionskoeffizienten 41
3.2.3 Implementierung des Verfahrens 44
3.2.4 Ein numerisches Beispiel 47
3.2.5 Modifikationen des Basisansatzes 47
3.3 Das SEATREND Verfahren von Harrison 50
3.3.1 Berechnung der Niveau und der Trendwerte 50
3.3.2 Berechnung der Saisonfaktoren 51
3.3.2.1 Fourier Polynom Darstellung und Fourier Glättung von Saisonfaktoren 51
3.3.2.2 Rekursive Berechnung geglätteter Saisonfaktoren 52
3.3.3 Implementierung des Verfahrens 55
3.3.4 Ein numerisches Beispiel 56
3.4 Verfahrensvergleich und Ausblick 56
3.5 Literatur 58
4 Prognose bei unregelmäßigem Bedarf 61
von Arthur Nowack
4.1 Abgrenzung zwischen regelmäßigem und unregelmäßigem
bzw. sporadischem Bedarf 61
4.1.1 Kennzeichen des „regelmäßigen Bedarfs" 61
4.1.2 Festlegung des „sporadischen Bedarfs" im IMPACT Verfahren 61
4.2 Vorhersage bei unregelmäßigem Bedarf Verfahren von Trux 62
4.2.1 Begriff „unregelmäßiger Bedarf" 62
4.2.2 Vorhersage der Anzahl von Bestellungen 63
4.2.3 Vorhersage der Menge je Bestellung 63
4.3 Das Modell zur Vorhersage für sporadische Nachfragemengen
von Wedekind 64
4.3.1 Begriffsbestimmung „sporadische Nachfrage" 64
4.3.2 Das Vorhersagemodell 65
4.4 Ein „dynamisches" Vorhersagemodell zur Prognose
bei unregelmäßigem Bedarf 67
4.4.1 Analyse der Probleme der bisher dargestellten Verfahren 67
4.4.1.1 Verlust der Information über den Zeitpunkt der Nachfrage 67
4.4.1.2 Kumulation des Bedarfs zu Bedarf je Intervall 67
4.4.1.3 Verspätete Reaktion auf Änderung der Nachfragestruktur 68
Inhaltsverzeichnis IX
4.4.1.4 Nicht steuerbare Genauigkeit der Vorhersage 68
4.4.2 Grundaufbau bisheriger Systeme 68
4.4.3 Grundidee der dynamischen Vorhersage 69
4.4.4 Beschreibung des Verfahrens der dynamischen Vorhersage 70
4.4.4.1 Einteilung des Bedarfs in Klassen mit konstantem Bedarf 70
4.4.4.2 Vorgabe von Vorhersagewerten für die Nachfrageintervalle 70
4.4.4.3 Feststellen von signifikanten Veränderungen 70
4.4.4.4 Berechnung des aktuellen Wertes je Intervall 71
4.4.5 Fortschreibung der Zeitverteilung der in Klassen eingeteilten Nachfrage 72
4.4.6 Merkmale des Verfahrens 72
4.4.6.1 Wählbare Genauigkeit 72
4.4.6.2 Aktualität der gespeicherten Werte 72
4.4.6.3 Schnelles Anpassen an Strukturveränderungen 72
4.5 Literatur 72
5 Ein gemischt deterministisch stochastisches Prognoseverfahren 73
von Walter Trux
5.1 Prinzip der gemischt deterministisch stochastischen Prognoseverfahren 73
5.2 Beispiel einer gemischt deterministisch stochastischen Prognose 73
5.3 Kritische Würdigung 76
5.4 Literatur 76
6 Prognose mithilfe von Verweilzeitverteilungen 77
von Heinz Langen und Fritz Weinthaler
6.1 Die Grundgedanken des Verfahrens 77
6.2 Die analytische Vorstufe der Prognose 77
6.2.1 Die Strukturanalyse 78
6.2.2 Die Analyse der Übergangsgesetzmäßigkeiten 78
6.2.2.1 Wesen und Begriff der Verweilzeitverteilung 79
6.2.2.2 Die Arten von Verweilzeitverteilungen 80
6.2.2.2.1 Mengenverteilungen 80
6.2.2.2.2 Wertverteilungen 81
6.2.2.2.3 Einfache Verteilungen 81
6.2.2.2.4 Komplexe Verteilungen 81
6.2.2.3 Die Ermittlung von Verweilzeitverteilungen 82
6.2.2.4 Die Aufbereitung von Verweilzeitverteilungen 82
6.3 Die Prognose 83
6.3.1 Prognose mit einfacher Verweilzeitverteilung 83
6.3.2 Prognose mit komplexer Verweilzeitverteilung 84
6.3.2.1 Im Produktionsbereich 84
6.3.2.2 Im Investitionsbereich 88
6.4 Schlussbetrachtung 89
6.5 Literatur 89
7 Punkt , Intervallprognose und Test auf Strukturbruch mithilfe der
Regressionsanalyse 91
von Hans Schneeberger
7.1 Einleitung 91
7.2 Prognose im Fall einfacher linearer Regression 91
X Inhaltsverzeichnis 7.2.1 Punkt und Intervallprognose 91
7.2.2 Strukturbruch der Regressionsgeraden 96
7.3 Prognose im Fall multipler (k dimensionaler) linearer Regression 98
7.3.1 Punkt und Intervallprognose 98
7.3.2 Strukturbruch der Regressionshyperebenen 102
7.4 Nichtlineare Regression 104
7.5 Literatur 104
8 Prognose mit Paneldaten 105
von Susanne Rässler und Katja Wolf
8.1 Einleitung 105
8.2 Lineare Modellspezifikationen für Paneldaten 105
8.3 Schätzverfahren und ihre Eigenschaften 108
8.4 Möglichkeiten zur Prognose 110
8.5 Abschließende Bemerkungen 111
8.6 Literatur 112
9 Prognose mit nichtparametrischen Verfahren 113
von Ying Chen, Wolfgang Härdle und Rainer Schulz
9.1 Einleitung 113
9.2 Nichtparametrische Verfahren 113
9.2.1 Einführung 113
9.2.2 Lokal gewichtete lineare Regression 116
9.2.3 Prognose 119
9.3 Anwendung auf Volatilitäten 120
9.4 Literatur 124
10 Adaptive Einflussgrößenkombination (AEK) Prognosen mit
schrittweiser Regression und adaptivem Gewichten 125
von Günter Matt
10.1 Einleitung und Überblick 125
10.2 Beschreibung des Verfahrens der adaptiven Einflussgrößenkombination 129
10.3 Vergleich der adaptiven Einflussgrößenkombination mit anderen
Vorhersageverfahren 136
10.3.1 Vergleich von AEK, Winters, HÖREST, NP1, NP2 und
Disponentenprognosen 138
10.3.2 Vergleiche mit weiteren Prognoseverfahren 145
10.4 Beispiele für den praktischen Einsatz des Verfahrens der adaptiven
Einflussgrößenkombination 151
10.5 Literatur 162
11 Mittel und langfristige Absatzprognose auf der Basis von
Sättigungsmodellen 169
von Peter Mertens und Jürgen Falk
11.1 Einleitung 169
11.2 Systematik und grober Überblick 170
11.3 Grundmodelle 171
11.3.1 Vorbemerkung und Überblick 171
11.3.2 Das logistische Modell 172
_ Inhaltsverzeichnis XI
11.3.2.1 Der Modellansatz 172
11.3.2.2 Analyse von Modelleigenschaften 174
11.3.2.3 Zur Kritik des logistischen Ansatzes 176
11.3.3 Das exponentielle Modell 177
11.3.4 Das Bass Modell 178
11.3.5 Das Gompertz Modell 179
11.4 Flexible Modelle 181
11.4.1 Vorbemerkung und Überblick 181
11.4.2 Generalisierte logistische Funktionen 182
11.4.3 Eine verallgemeinerte exponentielle Funktion 183
11.4.4 Das generalisierte Bass Modell von Easingwood, Mahajan und
Muller und verwandte Ansätze 184
11.5 Erweiterte Modelle für Erstkäufe 185
11.5.1 Vorbemerkung und Überblick 185
11.5.2 Erweiterungen des logistischen Modells 185
11.5.3 Das Modell von Weblus 187
11.5.4 Das Modell von Bonus 188
11.5.5 Eine Erweiterung des Modells von Bonus und das Modell der
Einkommensklassen von Lewandowski 190
11.5.6 Die Modelle von Roos und von Szeliski sowie vonKlaassen und Koyck 190
11.5.7 Erweiterungen des Bass Modells 191
11.6 Modelle mit Komponenten für Wiederholungskäufe 192
11.6.1 Problematik und Überblick 192
11.6.2 Das Modell von Olson und Choi und verwandte Verfahren 193
11.6.3 Das Modell von Parfitt und Collins und verwandte Verfahren 195
11.7 Entscheidungsunterstützung über Testmärkte 198
11.8 Verwendungsbreite und Vergleich 200
11.9 Schlussbemerkung und Ausblick 200
11.10 Literatur 201
12 Indikatorprognosen 205
von Norbert Niederhübner
12.1 Einführung 205
12.2 Ablauf des Indikatorverfahrens 205
12.3 Methoden der Lag Bestimmung 206
12.4 Prognoseverfahren 207
12.4.1 Regressionsanalyse 207
12.4.2 Multivariate ARIMA Modelle 208
12.4.3 Kombinierte Prognosen 209
12.5 Validierung der Prognosen 210
12.6 Ein Beispiel 211
12.7 Literatur 213
13 Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse 215
von Klaus Hansen
13.1 Einleitung 215
13.2 Lineare Filter 215
13.2.1 Differenzenfilter 217
13.2.2 Exponentiell glättende Filter 219
XII Inhaltsverzeichnis 13.2.3 Der Wiener Filter 219
13.3 Integrierte autoregressive Moving Average Prozesse 221
13.3.1 Stationäre Prozesse 221
13.3.2 Instationäre Prozesse 223
13.3.3 Die Modellidentifikation 223
13.4 Anwendungen 225
13.4.1 Eine ARIMA(p,d,q) Prognose 225
13.4.1.1 Modellidentifikation 225
13.4.1.2 Prognose 226
13.4.1.3 Modellüberprüfung 226
13.4.2 Eine ARIMA(p,d,q)(sp,sd,sq)S Prognose 229
13.4.2.1 Modellidentifikation 229
13.4.2.2 Prognose 229
13.4.2.3 Modellüberprüfung 229
13.5 Ex post Prognose mithitfe von ARIMA Interventionsanalysen 232
13.5.1 ARIMA Interventionsmodelle 232
13.5.2 Anwendung 233
13.5.2.1 Modellidentifikation 234
13.5.2.2 Prognose 234
13.5.2.3 Modellüberprüfung 234
13.5.2.4 Interpretation der Werte der Koeffizienten der Dummy Variablen 235
13.6 Literatur 237
14 Prognose uni und multivariater Zeitreihen 239
von Manfred Deistler und Klaus Neusser
14.1 Einführung 239
14.2 Die Theorie der linearen Kleinst Quadrate Prognose 240
14.3 Die Prognose aus unendlicher Vergangenheit 242
14.4 AR und ARMA Prozesse 244
14.5 Die Schätzung der Prädiktoren für ARMA Systeme 247
14.6 ARMAX Modelle und bedingte Prognose 250
14.7 Die Prognose gesamtwirtschaftlicher Größen 252
14.8 Absatzprognose 255
14.9 Literatur 258
15 Die Input Output Rechnung als Hilfsmittel der Prognose 261
von Reiner Stäglin
15.1 Einleitung 261
15.2 Input Output Tabellen als Informationssystem für die Prognose 262
15.2.1 Symmetrische Input Output Tabelle als Datensystem 262
15.2.2 Deskriptive Auswertung der symmetrischen Input Output Tabelle 263
15.2.2.1 Output Koeffizienten 263
15.2.2.2 Input Koeffizienten 264
15.2.2.3 Triangulation 265
15.3 Input Output Analyse als Hilfsmittel der Prognose 266
15.3.1 Input Output Modell 266
15.3.1.1 Das traditionelle Modell 266
15.3.1.2 Das erweiterte Modell 267
15.3.1.3 Das dynamische Modell 268
Inhaltsverzeichnis XIII
15.3.2 Modellmäßige Auswertung der symmetrischen Input Output Tabelle 269
15.3.2.1 Inverse Koeffizienten 269
15.3.2.2 Berechnung unternehmensbezogener Produktionseffekte 270
15.3.2.3 Zusammenhang zwischen letzter Verwendung und Bruttoproduktion 272
15.3.2.3.1 Diagnostische Bedeutung 272
15.3.2.3.2 Prognostische Bedeutung 273
15.3.3 Transformation der Input Output Ergebnisse in Beschäftigungsgrößen 275
15.4 Input Output Auswertungsprogramme 275
15.5 Literatur 276
16 Prognose mithilfe von Markovprozessen 279
von Klaus Hansen
16.1 Einführung 279
16.2 Reguläre Markovprozesse 281
16.2.1 Definition und grundlegende Merkmale 281
16.2.2 Modellbildung des regulären Prozesses mithilfe
der erzeugenden Funktion 284
16.2.3 Anwendungen 286
16.2.3.1 Prognose von Marktanteil und Absatzmengen 287
16.2.3.2 Prognose einer Lagerbestandsbewegung 289
16.3 Absorbierende Markovprozesse 291
16.3.1 Definition und grundlegende Merkmale 291
16.3.2 Modellbildung des absorbierenden Prozesses mithilfe
der erzeugenden Funktion 294
16.3.3 Anwendungen 295
16.4 Periodische Markovprozesse 296
16.4.1 Definition und grundlegende Merkmale 296
16.4.2 Modellbildung des zyklischen Prozesses mithilfe
der erzeugenden Funktion 297
16.4.3 Anwendungen 299
16.5 Bewertete Markovprozesse 299
16.5.1 Definition und grundlegende Merkmale 299
16.5.2 Anwendungen 300
16.6 Fazit 303
16.7 Literatur 303
17 Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz zur betrieblichen Prognose 305
von Philipp Janetzke und Jürgen Falk
17.1 Einleitung 305
17.2 Expertensysteme 305
17.2.1 Prognosespezifischer Aufbau 305
17.2.2 Wissensrepräsentation 306
17.2.3 Wissensverarbeitung 307
17.2.4 Einsatz wissensbasierter Prognosesysteme 308
17.2.4.1 Expertensysteme mit mathematisch statistischen Methoden 308
17.2.4.1.1 Nicht integrierte Auswahlsysteme 308
17.2.4.1.2 Integrierte Auswahlsysteme 309
17.2.4.2 Expertensysteme mit empirischen Methoden 310
17.2.4.3 Vorteile des Einsatzes von Expertensystemen 311
XIV Inhaltsverzeichnis _
17.3 Künstliche Neuronale Netze 312
17.3.1 Motivation für den Prognoseeinsatz 312
17.3.2 Prognose mit Multilayerperceptrons 312
17.3.2.1 Topologie 312
17.3.2.2 Anwendung 313
17.3.2.2.1 Ereignisprognose 313
17.3.2.2.2 Zeitverlaufsprognose 313
17.3.3 Prognose mit selbstorganisierenden Karten 315
17.3.3.1 Topologie 315
17.3.3.2 Anwendung 315
17.3.4 Prognose mit Boltzmannmaschinen 316
17.3.4.1 Topologie 316
17.3.4.2 Anwendung 316
17.3.5 Weiterführende Netzwerkmodelle 316
17.3.6 Aspekte der betrieblichen Verwendung von Künstlichen
Neuronalen Netzen als Prognoseverfahren 317
17.3.7 Weiterführende Einsatzgebiete von Künstlichen
Neuronalen Netzen in der Prognose 317
17.4 Vergleich der vorgestellten Prognosemodelle 318
17.4.1 Vergleiche der Prognosemodelle der Künstlichen
Intelligenz untereinander 318
17.4.1.1 Expertensysteme mit Künstlichen Neuronalen Netzen 318
17.4.1.2 Künstliche Neuronale Netzmodelle untereinander 319
17.4.1.3 Künstliche Neuronale Netze mit Case Based Reasoning 319
17.4.2 Vergleiche der Künstlichen Neuronalen Netze mit mathematisch¬
statistischen Verfahren 320
17.4.2.1 Künstliche Neuronale Netze mit Regressionsmethoden 320
17.4.2.2 Künstliche Neuronale Netze mit der Diskriminanzanalyse 321
17.5 Hybridsysteme 322
17.5.1 Formen von Hybridsystemen 322
17.5.1.1 Expertensystem in Verbindung mit Künstlichem Neuronalem Netz 322
17.5.1.2 Erweiterung um Ansätze aus der Genetik 323
17.5.1.3 Interagierende Künstliche Neuronale Netze 324
17.5.2 Anwendungen 324
17.5.2.1 Expertensystem und Künstliche Neuronale Netze 324
17.5.2.2 Künstliche Neuronale Netze und andere Verfahren 326
17.6 Ausblick 326
17.7 Literatur 326
17.8 Anhang: Tabellarische Übersicht der im Beitrag erwähnten Systeme 332
18 Monitoring von Prognosemodellen 335
von Ulrich Küsters und Claudia Becker
18.1 Übersicht 335
18.2 Ausreißertypen und ihre Konsequenzen 337
18.2.1 Ausreißertypen 337
18.2.2 Konsequenzen der unzureichenden Berücksichtigung von Ausreißern 340
18.2.2.1 Auswirkungen auf die Modellschätzung und Identifikation 340
18.2.2.2 Auswirkungen auf die Prognosefunktion 341
Inhaltsverzeichnis XV
18.2.3 Maßnahmen zur Berücksichtigung von Ausreißern 343
18.3 Monitore in exponentiellen Glättungsmodellen 344
18.3.1 Diagnose additiver Ausreißer 344
18.3.2 Diagnose von Niveauverschiebungen 345
18.3.3 Kalibration von Schwellenwerten 348
18.3.4 Verfahren zur Berücksichtigung identifizierter Ausreißer 351
18.3.5 Probleme der Monitore der exponentiellen Glättung 352
18.3.6 Monitore in Strukturkomponentenmodellen 353
18.3.7 Softwarepakete 353
18.4 Monitore in Box Jenkins Modellen 354
18.4.1 Modelldefinition 354
18.4.2 Diagnosetechniken 356
18.4.3 Software Pakete 359
18.4.4 Beurteilung 359
18.5 Schlussbemerkungen 360
18.6 Literatur 362
19 Evaluation, Kombination und Auswahl betriebswirtschaftlicher
Prognoseverfahren 367
von Ulrich Küsters
19.1 Überblick 367
19.2 Evaluation der Prognosegenauigkeit 368
19.2.1 Grundlagen der Evaluation 368
19.2.2 Differenzierungsmerkmale von Evaluationsmaßen 369
19.2.3 Untersuchungsdesigns 370
19.2.4 Prognoseevaluationsmaße (Gütemaße) 374
19.2.4.1 Grundsätzliche Hinweise 374
19.2.4.2 Evaluationsmaße ohne Referenz zu einem Benchmark 375
19.2.4.3 Benchmarkbasierte Vergleichsmaße 378
19.2.5 Evaluation von Wahrscheinlichkeits und Ereignisprognosen 381
19.2.6 Evaluation von Intervallprognosen 383
19.2.7 Tests auf Prognoseäquivalenz 383
19.2.8 Evaluation von Dichteprognosen 386
19.3 Kombination von Prognosen 386
19.3.1 Grundlegende Verfahren 386
19.3.2 Kombination durch Varianzminimierung 388
19.3.3 Kombination durch Regression 388
19.3.4 Konfidenzintervalle von Prognosekombinationen 388
19.3.5 Prognosekombination durch RBF 389
19.3.6 Beziehungen zwischen Kombination, Evaluation, Einschluss
(Encompassing) und Effizienz konkurrierender Verfahren 389
19.3.7 Prognosekombination in der Praxis 390
19.4 Prognosewettbewerbe 391
19.4.1 Ziele und Bandbreite der Prognosewettbewerbe 391
19.4.2 Ausgewählte Resultate der Wettbewerbe 391
19.4.3 Kritik an Prognosewettbewerben 392
19.5 Auswahl von Prognoseverfahren 394
19.5.1 Grundsätzliche Hinweise 394
XVI Inhaltsverzeichnis 19.5.2 Einflussfaktor Sach und Aggregationsebene 395
19.5.3 Einflussfaktor Informationsbasen 395
19.5.4 Einflussfaktor Prognosegrößen 395
19.5.5 Einflussfaktor Nutzer Anforderungen 396
19.5.6 Einflussfaktor verfügbare Prognosesoftware 396
19.5.7 Faktische Nutzung von Prognoseverfahren in Unternehmen 397
19.5.8 Ein grobes Entscheidungsraster 398
19.6 Schlussbemerkungen 398
19.7 Literatur 400
Teil II: Spezielle Prognosemethoden für betriebswirtschaftliche
und volkswirtschaftliche Anwendungsfelder
y 20 Modellgestützte Marktanteilsprognose auf Basis von Paneldaten 405
von Raimund Wildner
20.1 Problemstellung 405
20.2 Paneldaten als Grundlage für Marketing Mix Modelle 406
20.3 Prognosen mit Scanner Handelspanel Modellen 408
20.3.1 Die Datenbasis 408
20.3.2 Die Modellbildung 408
20.3.3 Prognosen am Fallbeispiel 410
20.4 Prognosen mit Scanner Verbraucherpanel Modellen 413
20.4.1 Vorbemerkung 413
20.4.2 Die Datenbasis 414
20.4.3 Die Modellierung 414
20.4.4 Prognosen am Fallbeispiel 416
20.5 Modellauswahl und Fazit 417
20.6 Literatur 418
21 Die Verbindung von Absatzplanung und Prognoserechnung
ein Beispiel aus der Praxis 419
von Meinhard Helm
I 21.1 Die Absatzplanung in der vernetzten Welt 419
21.2 Die Planungsstrukturen 419
21.2.1 Die Produktstruktur 419
21.2.2 Die Systemstruktur 420
21.2.3 Die Vertriebsstruktur 421
21.3 Der Planungsablauf 422
21.4 Die Wahl der Planungsebene 423
21.5 Methodeneinsatz in der Planung 424
21.6 Ein Prognosebeispiel 426
21.6.1 Die Zeitreihe 426
21.6.2 Der Instabilitätsfilter 427
21.6.3 Der Saisonfilter 427
21.6.4 Der autoregressive Filter 427
21.6.5 Das Prognosemodell 428
21.7 Fazit 429
21.8 Literatur 430
Inhaltsverzeichnis XVII
22 Kundenwertprognose 431
von Sönke Albers und Goetz Greve
22.1 Einleitung 431
22.2 Der Begriff Kundenwert 431
22.3 Ein Modell zur Prognose des Kundenwerts 432
22.3.1 Das Grundmodell und seine Erweiterung 432
22.3.2 Bestimmung des Deckungsbeitragssatzes 433
22.3.3 Bestimmung der Umsatzentwicklung über die Zeit 434
22.3.4 Bestimmung der Transaktionshäufigkeit 435
22.3.5 Bestimmung des Referenzwerts 436
22.3.6 Bestimmung des Kalkulationszinsfußes 437
22.4 Zusammenfassung 437
22.5 Literatur 437
23 Qualitätsvergleiche bei Kreditausfallprognosen 439
von Walter Krämer
23.1 Qualitative versus quantitative Prognosen 439
23.2 Trennschärfe und Kalibrierung 439
23.3 Weitere Halbordnungen von Wahrscheinlichkeitsprognosen 441
23.4 Skalarwertige Abweichungsmaße 445
23.5 Literatur 446
24 Beratung mithilfe von statistischen Prognosen.
Welches Instrument ist das sinnvollste? 449
von Markus Frölich, Michael Lechner und Heidi Steiger
24.1 Einleitung 449
24.2 Expertensysteme zur Programmauswahl 449
24.3 Definition des optimalen Instruments 450
24.4 Identifikation der individuellen Prognosen 451
24.5 Schätzung der individuellen Prognosen 453
24.6 Auswahl der besten Maßnahme 454
24.7 Praktische Anwendung: Arbeitsmarktliche Maßnahmen in der Schweiz 455
24.8 Fazit 457
24.9 Literatur 457
25 Prognose von Softwarezuverlässigkeit, Softwareversagensfällen und
Softwarefehlern 459
von Michael Grottke
25.1 Einleitung 459
25.2 Softwarezuverlässigkeitswachstumsmodelle 460
25.2.1 Markovprozess Modelle 463
25.2.2 Ein Semi Markovprozess Modell: Littlewood Verrall Modell 469
25.2.3 Nichthomogene Poissonprozess Modelle 471
25.2.4 Weitere Ansätze zur Modellvereinheitlichung 476
25.2.5 Systematisches und nutzungsprofilorientiertes Testen 476
25.2.6 Evaluierung und Verbesserung der Modellgüte 477
25.3 Weitere Modellklassen 480
25.3.1 Stichprobenmodelle 480
25.3.2 Modelle zur Prognose von Software 483
XVIII Inhaltsverzeichnis _
25.4 Abschließende Bemerkung 485
25.5 Literatur 485
26 Kooperative Vorhersage in Unternehmensnetzwerken 489
von Peter Mertens, Andrew J. Zeller, Jörn Große Wilde und Habib Lejmi
26.1 Von der Einzelprognose zur kooperativen Vorhersage 489
26.2 Der CPFR Prozess 489
26.3 Vorhersagemethoden der Standardsoftware 490
26.4 Herausforderungen 493
26.4.1 Prognosesituation 493
26.4.2 Prognoseprozess 494
26.4.3 Abstimmungsbedarf 494
26.4.4 Verdichtungsmechanismen 496
26.4.5 Abgleich der Prognose mit der Produktionsmöglichkeit 497
26.5 Kritische Würdigung 499
26.6 Literatur 500
Stichwortverzeichnis 503 |
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