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Absatzprognosen

  • Kartonierter Einband
  • 236 Seiten
Prognosewerte werden in Unternehmungen fur vielfiiltige Zwecke eingesetzt, insbesondere werden Planungsuberlegungen auf ihnen auf... Weiterlesen
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Beschreibung

Klappentext

Prognosewerte werden in Unternehmungen fur vielfiiltige Zwecke eingesetzt, insbesondere werden Planungsuberlegungen auf ihnen aufgebaut. So sind Absatzprognosen Grundlage von Absatz-, Produktions- und Investitions­ pliinen und prognostizierte Zahlungsstrome bestimmen den Finanzplan. Pro­ gnosewerte beeinflussen mithin kunftiges (geplantes) Handeln. Wiihrend aber in der Praxis formalisierte Planungsverfahren relativ breit ein­ gesetzt werden, ist die Anwendung formalisierter Prognoseverfahren z. Z. selbst bei GroBunternehmungen noch keine Selbstverstiindlichkeit. Prognosewerte werden hiiufig mit Hilfe quantitativer Planungsverfahren verarbeitet; sie selbst werden jedoch intuitiv oder schematisch, z. B. durch Aufschlag globaler Wachstumsraten auf Vorjahrswerte, erstellt. Ein Planungs­ ergebnis kann aber nicht besser sein als die Qualitiit der Daten, auf denen es beruht. Um so nachdrucklicher muB deshalb der Einsatz fortschrittlicher Prognose­ techniken gefordert werden. Dazu steht einmal ein groBes Angebot erprobter Verfahren, auch in Form benutzerfreundlich gestalteter Computerprogramme, zur Verfugung, und zum anderen werden seit Jahren bereits im wirtschafts­ wissenschaftlichen Grundstudium Kenntnisse im Fach Statistik vermittelt, die zum Verstiindnis der Verfahren vollig ausreichen. Vielleicht liegtaber gerade in diesen beiden »Vorteilen« ein Grund zur geringen Anwendung von Progno­ severfahren: - Die Vielzahl der Verfahren erschwert die Auswahl einer bestimmten Me­ thode fUr einen konkret vorliegenden Fall. - Durch die sehr stark theoretische Ausrichtung der Statistikausbildung an den Universitiiten wird eher eine psychische Sperre als eine Anwen­ dungsmotivation fur statistische Verfahren erzielt. Anwendungsnahe Verfahren, wie z. B. Exponential Smoothing, werden dort hiiufig nicht behandelt. Die geringe Kenntnis der mit der Einfuhrung eines Ver­ fahrens verbundenen ublichen Schwierigkeiten fuhrt daruber hinaus hiiufig zu einem vorzeitigen Abbruch von praktischen Versuchen.



Inhalt

Inhaltsübersicht.- A. Theoretische Grundlagen.- I. Prognosebildung.- a. Prognosetechniken.- b. Muster einer Zeitreihe.- 1. Komponenten einer (Absatz-)Zeitreihe.- 2. Komponentenidentifikation.- c. Prognosefehler.- 1. Prognosefehler zur Beurteilung der Prognosequalität.- 2. Punkt- und Bereichsprognosen.- aa) Formale Verfahren.- bb) Kausale Verfahren.- II. Durchführung von Prognosen.- a. Datenbasis.- 1. Datenquellen.- aa) Formale Prognoseverfahren.- bb) Kausale Prognoseverfahren.- 2. Datenverwaltung/Datenbank.- b. Vorgehensweise.- 1. Dimensionierungsentscheidungen.- 2. Prognosedialog/Prognose-lnformationssystem.- B. Verfahrensauswahl.- C. Verfahrensdarstellung: Verfahren und Modelle zur Absatzprognose.- I. Kurz- bis mittelfristiger Prognosezeitraum.- a. Datenbasis: Absatzreihe.- 1. Vorgegebenes Datenmuster.- aa) Ermittlung der Komponenten.- bb) Bekannte Komponenten.- 11) Stationäres Modell.- - Übergang vom arithmetischen Mittel zum Prinzip der exponentiellen Glättung.- - Exponentielle Glättung erster Ordnung.- 22) Modell mit Trend.- - Methode der Kleinsten Quadrate.- - Exponentielle Glättung zweiter und höherer Ordnung.- - Das Modell mit zwei Glättungsparametern von Holt.- 33) Modell mit Saison (und Trend).- - Methode der Kleinsten Quadrate.- - Modell von Winters.- - Modell von Harrison.- 44) Sporadischer Absatz.- 2. Modelle ohne fest vorgegebene Datenmuster.- aa) Adaptiver (selbstanpassender) Glättungsparameter.- bb) Box-Jenkins-ARIMA-Ansätze.- b. Datenbasis: Absatzreihe und erklarende Reihen.- 1. Isolierbare Prognosegrö?en.- aa) Eine dominierende Einflu?grö?e.- 11) Modell vorgegeben.- - Unternehmensexterne Einflu?grö?en.- - Unternehmensinterne Einflu?grö?en.- 22) Modell nicht vorgegeben (Bivariate Box-Jenkins-Ansätze).- bb) Mehrere Einflu?grö?en.- 11) Modell vorgegeben.- - Allgemeiner Ansatz (Multiple Regression).- - Zeitreihendaten.- - Querschnittsdaten.- 22) Modell nicht vorgegeben.- - Stufenweise Regression.- - Multivariate Box-Jenkins-Ansatze.- 2. Prognose verbundener Absatzreihen.- aa) Rekursive Beziehungen.- bb) Interdependente Beziehungen.- 11) Datenbasis: Zusätzliche erklärende Grö?en.- 22) Datenbasis: Marktanteile.- II. Mittel- bis langfristiger Prognosezeitraum.- a. Datenbasis: Subjektive Schätzungen.- 1. Expertenschätzung.- 2. Delphi-Verfahren.- b. Datenbasis: Zeitreihen- und Querschnittsdaten.- 1. Produkteinführung.- aa) Verbrauchsgüter mit der Datenbasis Haushaltspanel.- bb) Gebrauchsgüter mit der Datenbasis Absatzreihe.- 2. Produktlebenszyklus.- D. Informationsbeschaffung - Literaturverzeichnis.- E. Orientierungsbaum fur die Verfahrensauswahl.

Produktinformationen

Titel: Absatzprognosen
Autor:
EAN: 9783540129349
ISBN: 978-3-540-12934-9
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
Genre: Branchen
Anzahl Seiten: 236
Gewicht: 290g
Größe: H200mm x B250mm x T14mm
Jahr: 1983

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