Absatzprognosen [Paperback]

Inhalts?bersicht.- 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 Prognosequalit?t.- 2. Punkt- und Bereichsprognosen.- aa) Formale Verfahren.- bb) Kausale Verfahren.- II. Durchf?hrung 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) Station?res Modell.- - ?bergang vom arithmetischen Mittel zum Prinzip der exponentiellen Gl?ttung.- - Exponentielle Gl?ttung erster Ordnung.- 22) Modell mit Trend.- - Methode der Kleinsten Quadrate.- - Exponentielle Gl?ttung zweiter und h?herer Ordnung.- - Das Modell mit zwei Gl?ttungsparametern 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) Gl?ttungsparameter.- bb) Box-Jenkins-ARIMA-Ans?tze.- b. Datenbasis: Absatzreihe und erklarende Reihen.- 1. Isolierbare Prognosegr??en.- aa) Eine dominierende Einflu?gr??e.- 11) Modell vorgegeben.- - Unternehmensexterne Einflu?gr??en.- - Unternehmensinterne Einflu?gr??en.- 22) Modell nicht vorgegeben (Bivariate Box-Jenkins-Ans?tze).- bb) Mehrere Einflu?gr??en.- 11) Modell vorgegeben.- - Allgemeiner Ansatz (Multiple Regression).- - Zeitreihendaten.- - Querschnittsdaten.- 22) Modell nicht vorgegeben.- - Stufenweise Regression.- - Multivariate Box-Jenkins-Ansatze.- 2. Prognose verbunlC’