Business Forecasting: anwendungsorientierte Theorie quantitativer Prognoseverfahren
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Titel: Business forecasting
Autor: Treyer, Oscar A. G.
Jahr: 2010
INHALTSVERZEICHNIS
Vorwort. 5
Abkürzungsverzeichnis.13
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis.15
Formelverzeichnis.22
1 Einleitung.25
2 Nutzen und Limits von Prognosen. 27
2.1 Weshalb benötigt man Prognosen?. 27
2.2 Entwicklungsrichtungen bezüglich Prognosen. 27
2.3 Vor- und Nachteile der beiden Richtungen von
Prognosemethoden. 28
3 Prognoseprozess im Griff haben.31
4 Qualitative Anforderungen an Prognosedaten.33
5 Qualitative bzw. meinungsorientierte Prognosemethoden.35
5.1 Zusammenfassung der Ansichten der Verkäufer.35
5.2 Kunden- und Bevölkerungsumfragen.36
5.3 Expertenmeinung.37
5.4 Delphi-Methode.37
5.5 Szenarienabfassung.38
6 Übersicht der statistischen Grundkonzepte. 39
6.1 Häufigkeitsverteilung. 39
6.2 Datenbeschreibende Kennzahlen. 42
6.2.1 Kennzahlen der Zentralen Tendenz [Kennzahl des I.Moments]. 42
6.2.2 Kennzahlen der Streuung [Kennzahl des 2. Moments]. 44
6.2.3 Freiheitsgrad. 48
6.2.4 Schiefe [Kennzahl des 3. Moments]. 48
6.2.5 Kurtosis [Kennzahl des 4. Moments]. 49
6.2.6 Beispieldatensatz zu datenbeschreibenden Kennzahlen. 50
6.3 Stetige Zufallsverteilungen. 51
6.3.1 Normalverteilung. 51
6.3.2 t-Verteilung. 57
8 Inhalt
6.4 Konfidenz- bzw. Vertrauensintervalle. 58
6.5 Hypothesentest.61
6.5.1 Vorgehensweise.62
6.5.2 Ein- und zweiseitiger Signifikanztest.67
6.5.3 Fehler des Typs I und des Typs II.68
6.5.4 Bedeutung des p-Werts . 72
6.6 Korrelationsanalyse.73
6.6.1 Überblick.73
6.6.2 Kennzahlen der Korrelation.75
7 Wahrscheinlichkeitsrechnung.79
7.1 Einleitung zur Wahrscheinlichkeitsrechnung.79
7.2 Ergebnistabelle und Erwartungswert.81
7.3 Perfekte Information und ihr «Wert».86
7.4 Bayes-Theorem.88
8 Datenmuster untersuchen und Prognosemethode wählen.91
8.1 Zeitreihenmodelle und ihre Komponenten.91
8.2 Fallbeispiel anhand einer Zeitreihe bezogen auf den Umsatz.94
8.3 Untersuchung des Datenmusters anhand der
Autokorrelationsanalyse.94
8.4 Autokorrelations-t-StatistikundLjung-Box-Pierce-Q-StatistikiLBQ). 100
8.5 Messmethoden des Prognosefehlers. 106
8.6 Übersicht der zur Auswahl stehenden üblichen Prognosemethoden. 110
9 Naive Prognosemethoden. 113
9.1 Mögliche Methoden der Naiven Prognose. 113
9.2 Fallbeispiel zu Naiven Prognosemethoden. 114
10 Prognosemethoden der Gleitenden Durchschnitte. 117
10.1 Einfacher Durchschnitt. 117
10.2 Gleitender Durchschnitt. 117
10.3 Doppelter Gleitender Durchschnitt. 119
10.4 Fallbeispiel zu Prognosemethoden des Gleitenden Durchschnitts. 120
11 Prognosemethoden Exponentielles Glätten. 123
11.1 Einleitung zu Exponentiellem Glätten. 123
11.2 Unterschiedliche Methoden des Exponentiellen Glättens. 125
11.3 Fallbeispiel zu Prognosemethoden des Exponentiellen Glättens. 127
Inhalt g
12 Klassische Zeitreihenanalyse. 129
12.1 Zentrierter Gleitender Durchschnitt. 129
12.2 Vorgehensweise bei der Berechnung der Zeitreihenkomponenten. 131
12.3 Fallbeispiel zu Klassischer Zeitreihenanalyse (multiplikatives Modell). 133
12.4 Methodenunterschiede bei der Komponentenermittlung. 140
12.5 Vor-und Nachteile der Klassischen Zeitreihenanalyse. 142
12.6 Umsetzungskonsistente «Basis» für die Budgetierung. 144
13 Regression. . 149
13.1 Einfache lineare kausale Prognose. 149
13.1.1 Vertrauensintervall der Parameter der Regressionsgeraden
und der Einzelprognose. 149
13.1.2 Hypothesentest bezüglich des «wahren» Achsenabschnitts bzw.
der «wahren» Steigung (der Grundgesamtheit) 153
13.1.3 Schematische Vorgehensweise bei einfacher linearer Regression . . 155
13.1.4 Fallbeispiel zu einfacher linearer kausaler Prognose 155
13.2 Multiple lineare kausale Prognose. . 160
13.2.1 Adjustierter Determinationskoeffizient. 161
13.2.2 Varianzanalyse und F-Statistik. 162
13.2.3 Schematische Vorgehensweise bei multipler linearer Regression . 164
13.2.4 Fallbeispiel zu multipler linearer Regression. 164
13.3 Multiple lineare Regression bei Zeitreihendaten. 171
13.3.1 Additives Modell der multiplen Regression bei Zeitreihen. 172
13.3.2 Multiplikatives Modell der multiplen Regression bei Zeitreihen . 173
13.3.3 Fallbeispiel zu multipler linearer Regression bei Zeitreihendaten
(additives Modell). 174
13.3.4 Fallbeispiel zu multipler linearer Regression bei Zeitreihendaten
(multiplikatives Modell). 180
14 ARIMA-Box-Jenkins-Ansatz._ 183
14.1 Gegenüberstellung der Regressionsanalyse mit dem
ARIMA-Box-Jenkins-Ansatz. 184
14.2 Theoretische Umschreibung des ARIMA-Modells. 185
14.3 Einige Grundbegriffe zum ARIMA-Modell. 187
14.3.1 Stationäre Zeitreihenwerte. 188
14.3.2 Weißes Rauschen. 190
14.3.3 Autokorrelationsfunktion (ACF) und
Partielle Autokorrelationsfunktion (PACF)._ 191
14.4 Festlegung der Spezifizierung des ARIMA-Modells. 192
10 Inhalt
14.5 Schematische Vorgehensweise bei der Bestimmung der
ARIMA-Komponenten. 193
14.6 Fallbeispiel zum ARIMA-Box-Jenkins-Ansatz. 194
14.7 Neutrale Benchmarkprognose. 199
14.7.1 Begründung der Neutralen Benchmarkprognose. 199
14.7.2 Fallbeispiel zur Neutralen Benchmarkprognose. 200
15 Entscheidungen bei Unsicherheit
(Monte-Carlo-Simulation). 207
15.1 Einleitung zur Monte-Carlo-Simulation. 207
15.2 Worum geht es bei der Simulation?. 207
15.3 Voraussetzung: Rechenschema mit Input-Output-Beziehungen. 208
15.4 Monte-Carlo-Simulation als Erweiterung des
Was-wäre-wenn-Ansatzes bzw. der Sensitivitätsanalyse. 209
15.5 Fallbeispiel zur Monte-Carlo-Simulation. 210
16 Real-bzw. Sachoptionen. 217
16.1 Gegenüberstellung DCF-Methode und Realoptionenansatz. 217
16.2 Nettobarwert, ohne und mit Realoption. 217
16.3 Moderner, mathematischer Ansatz. 224
16.3.1 Binomialgitter-Ansatz. 224
16.3.2 Auf-und-ab-Verästelungen. 225
16.3.3 Schaffung einer risikoneutralen «Umgebung». 226
16.3.4 Fallbeispiel zu Realoptionen. 228
17 ANHANG. 231
17.1 Parameterschätzung. 231
17.1.1 Einleitung. 231
17.1.2 Zentraler Grenzwertsatz als Hilfsmittel zur Parameterschätzung. . . 233
17.1.2.1 Einleitung zum Zentralen Grenzwertsatz. 233
17.1.2.2 Umsetzung des Zentralen Grenzwertsatzes in der Praxis. 237
17.1.3 Eigenschaften einer guten Parameterschätzung. 238
17.2 Prognoseschätzung. 239
17.2.1 Methode-der-kleinsten-Quadrate. 239
17.2.1.1 Einleitung. 239
17.2.1.2 Lineare Regressionsfunktionen. 241
17.2.1.3 Standardfehler der Schätzung (SEE). . 244
17.2.1.4 Modellannahmen der Methode-der-kleinsten-Quadrate. 245
17.2.1.5 Überprüfung der Modellannahmen. 246
Inhalt 11
17.2.2 Maximum-Likelihood-Methode. 261
17.3 Standardnormalverteilung. 264
17.4 t-Verteilung. 265
17.5 Chiquadratverteilung. 266
17.6 F-Verteilung. 267
17.7 Durbin-Watson-Statistik. 269
17.8 Wichtige standardisierte Prüfgrößen bzw. Teststatistiken. 270
17.9 Theoretische ARIMA-Modelle und deren
ACF- und PACF-Kurvenverläufe. 272
17.10 Nettoeriösentwicklung der Inditex-Gruppe. 274
17.11 Nettoeriösentwicklung der Gap-Gruppe. 277
17.12 Nettoeriösentwicklung der Handels-AG. 280
Literatur-, Software-, Dokumenten- Internetquellen-
verzeichnis. 285
Stichwortverzeichnis. 290 |
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