Prognosen im Produktionsbetrieb vs. Chartanalysen (Finanzmarkt)


Seminararbeit, 2008
29 Seiten, Note: 2,3

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

1 EINLEITUNG
1.1 AUFGABENSTELLUNG UND ZIELSETZUNG
1.2 PROGNOSE UND PROGNOSEMETHODEN
1.3 CHARTANALYSE
1.4 FORTFÜHRUNG DER ARBEIT

2 PROGNOSEPROZESS

3 PROGNOSEMETHODEN
3.1 EINTEILUNG VON PROGNOSEVERFAHREN
3.1.1 Formalisierungsgrad
3.1.2 Komplexität
3.1.3 Zeitlicher Horizont
3.2 AUSWAHL DER PROGNOSEMETHODE
3.3 QUANTITATIVE METHODEN
3.3.1 Chancen und Risiken quantitativer Prognosemethoden
3.3.2 Beschreibung der wichtigsten Methoden
3.3.2.1 Zeitreihenanalyse(Trendexploration)
3.3.2.2 Regressionsanalyse
3.4 QUALITATIVE METHODEN
3.4.1 Chancen und Risiken qualitativer Methoden
3.4.2 Beschreibung der wichtigsten Methoden
3.4.2.1 Delphi Methode
3.4.2.2 Szenariotechnik
3.4.3 Beispiel anhand einer Vertriebsschätzung

4 PROGNOSEFEHLER UND PROGNOSEUNSICHERHEIT

5 FAZIT PROGNOSEMETHODEN

6 CHARTANALYSE UND CHARTS
6.1 CHARTTYPEN
6.1.1 Linienchart
6.1.2 Balkenchart (Barchart)
6.1.3 Kerzenchart
6.2 TRENDS, TRENDLINIEN, TRENDKANÄLE
6.3 INDIKATOREN
6.4 FAZIT CHARTANALYSE

7 ZUSAMMENFASSUNG

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungs- und Tabellenverzeichnis

Abbildungen

ABB. 1: PROGNOSEPROZESS

ABB. 4: LINIENCHART DAX – INDEX

ABB. 5: BALKEN CHART DAX INDEX

ABB. 6: SCHEMATISCHE DARSTELLUNG EINES BALKENS

ABB. 7: KERZEN CHART DAX INDEX

ABB. 8: SCHEMATISCHE KERZENDARSTELLUNG

ABB. 9: SCHEMATISCHE DARSTELLUNG TRENDKANÄLE

ABB. 10: AUFWÄRTSTRENDKANAL

ABB. 11: S&P 500, TAGESINTERVALL, EXPONENTIELLE 50-TAGE-LINIE UND EINFACHE ARITHMETISCHE 50-TAGE-LINIE

ABB. 12: MACD INDIKATOR

TABELLEN

TABELLE 1: BSP. UNTERSCHIEDLICHER TRENDFUNKTIONEN

1 Einleitung

1.1 Aufgabenstellung und Zielsetzung

Der Erfolg und die Entwicklung von Firmen in den ersten Jahren nach dem Zweiten Weltkrieg hingen maßgeblich von eigenen Stärken und Schwächen ab. Doch im Laufe der Jahre veränderte sich diese Vorgehensweise und Betrachtung erheblich. Sie wandelte sich von der innen orientierten Strategieentwicklung hin zur nach außen gerichteten Planung und Entwicklung. Es reicht heutzutage nicht mehr aus nur die eigenen Stärken als Wettbewerbsfaktor zu betrachten, vielmehr muss dem sich ändernden Wettbewerbsumfeld Rechnung getragen werden. Wesentliche Triebfedern sind die zunehmende Globalisierung, der technische Fortschritt, die gesetzlichen Rahmenbedingungen sowie ein erhöhter Wettbewerb auf den globalen Märkten. Demzufolge muss ein Unternehmen heutzutage bei seiner Planung Umwelteinflüsse und Veränderungen betrachten, abschätzen und vorhersagen die für eine nach außen orientierte Planung essentiell sind. Um diesem Wandel Rechnung zu tragen, können Unternehmen Prognosen einsetzen. Ein probates Mittel zur Erstellung dieser Prognosen sind die Prognosemethoden.

Weiteres Betrachtungsfeld wird die Chartanalyse an den Finanzmärkten sein. Mit Ihrer Hilfe kann man zukünftige Verläufe von Aktienkursen oder Zinskurven voraussagen und Unsicherheiten über deren zukünftigen Verlauf mindern.

Die Volatilität an den Aktienmärkten zeigt wie dringend Möglichkeiten gesucht werden den zukünftigen Verlauf von Kursen mit Hilfe von historischen Daten vorauszusagen.

Ziel dieser Arbeit ist es einen Überblick über vorhandene Prognosemethoden und Chartanalyse Möglichkeiten zu geben und diese kurz vorzustellen. Ebenfalls werden Einsatzmöglichkeiten und Zielstellungen der Prognosehilfsmittel analysiert und gegenübergestellt.

1.2 Prognose und Prognosemethoden

Einschlägige Literatur und Lexika zum Thema Prognosen und Prognosemethoden liefern viele Definitionen[1] derselbigen.

Des Weiteren soll während der gesamten Arbeit folgende Definition gelten.

Eine Prognose ist eine fundierte Voraussage über zukünftige Ereignisse, Entwicklungen und Zustände, die mit Hilfe von wissenschaftlichen Fakten und Annahmen getroffen wird. Die Basis von Prognosen bilden angenommene Zustände und Hochrechnungen. Prognosemethoden dienen als Hilfsmittel um Prognosen tätigen zu können.

1.3 Chartanalyse

Die Chartanalyse ist ein klassisches Vorhersagemittel an den Finanzplätzen der Welt. Mit ihrer Hilfe ist es möglich zukünftige Kursentwicklungen anhand historischer Kursdaten und Kursverläufe zu prognostizieren. Die reine Chartanalyse steht im Kontrast zur Fundamentalanalyse, wo Kennzahlen der BWL ausgewertet werden sowie der technischen Analyse welche marktspezifische Indikatoren in ihre Bewertung mit einbezieht.

Die Chartanalyse blendet somit jegliche Fremdbeeinflussung aus der Betrachtung aus und orientiert sich lediglich an den Kursdaten. Ein klassisches Anwendungsgebiet ist die Herausarbeitung und Darstellung von Trends in Aktienkursen.

1.4 Fortführung der Arbeit

In den vorangegangen Punkten wurde ein kurzer Überblick über die Materie gegeben und eine Definition von Prognose, Prognosemethoden und Chartanalyse angeführt.

Der zweite Teil meiner Arbeit liefert einen kurzen Einblick in den Ablauf des eigentlichen Prognoseprozesses und die hierbei zum Einsatz kommenden Methoden. Es werden die zwei großen Strömungen der Prognosemethoden vorgestellt und beispielhaft Methoden beschrieben. Als Abschluss werden hier die Prognosemethoden einer kritischen Betrachtung unterzogen.

Im dritten und letzten Teil gehe ich näher auf die Möglichkeiten der Chartanalyse ein. Es werden verschiedene Möglichkeiten vorgestellt die Graphen darzustellen und Rückschlüsse über deren Verläufe zu ziehen. Die Volumenanalyse und ausgewählte Indikatoren für Charts sind ebenfalls Bestandteil der Betrachtungen. Hierbei dient als Abschluss ebenfalls ein kritisches Schlusswort über die Chartanalyse.

Schlussendlich werden die die Methoden und Möglichkeiten von Prognosemethoden und Chartanalyse gegenübergestellt und ein abschließender Vergleich vorgenommen. Hierbei wird sich auf mögliche Schnittmengen und Übertragungsmöglichkeiten auf die jeweils andere Prognoseform konzentriert.

2 Prognoseprozess

Der eigentliche Prognoseprozess kann wie folgt beschrieben werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Prognoseprozess

(Quelle: Thonemann, Nachfrageprognose, 2005, S.9)

Für einen Produktionsbetrieb mit steigendem (Absatz-)Trend würde ein beispielhafter Prognoseprozess wie folgt aussehen:

Bestimmung Prognoseziel: Ermittlung der Absatzmengen für ein Getriebeteil

Festlegung Zeithorizont: monatliche Nachfrage in Stück über einen Zeitraum von einem Jahr

Auswahl Prognoseverfahren: Zeitreihenprognose

Erhebung Daten: frühere Bestelldaten, Ausblicke

Erstellung Prognose: Doppelte exponentielle Glättung oder
Regressionsanalyse, Expertenbefragung

Überwachung Prognose: aller 14 Tage Überwachungsschritt einleiten

Heutzutage wird der Prognoseprozess in der Produktion nur noch bedingt händisch ausgeführt, es obliegt den Produktionsplanung-, -steuerung und Enterprise Resource Planning-Systemen einen Großteil der Prognosen zu tätigen und Entscheidungsträgern vorzulegen. Teilweise wurden Prozesse wie Lagerbestandsprognose und automatische Bestellung der benötigten Teile schon vollautomatisiert und werden von Menschen nur noch überwacht und bei Fehlverhalten eingegriffen.

Dieses Vorgehen bedingt es, dass im Folgenden die wichtigsten in der Praxis benutzten Verfahren eingeordnet und vorgestellt werden. Denn es ist essentiell zu wissen wie die automatisierten Verfahren heutzutage funktionieren, um im Ernstfall die richtigen Entscheidungen treffen zu können.

3 Prognosemethoden

Heutzutage angewendete Prognosemethoden sind nicht nur wichtig für die Materialbedarfsplanung, „Sie kommen auch im Zusammenhang mit der Beschäftigungsglättung und der Hauptproduktionsprogrammplanung zum Einsatz“[2]. Diese erweiterten Möglichkeiten machen diese Methoden zu einem universellen Werkzeug der Produktionsplanung und -steuerung. Besonders attraktive Einsatzgebiete für Prognosen sind die Abschätzung von Alternativen und Voraussage von mittel- und langfristigen Investitionen. Speziell im Produktionsbetrieb bieten sie sich für das Portfolio Management und das Risikomanagement an. Mit Ihnen kann ebenfalls eine größere Markttransparenz erreicht werden. Durch die sich rasant entwickelnde Bedeutung gesamtwirtschaftlicher und unternehmerischer Prognosen konzipierte man simultan eine unüberschaubare Anzahl von Prognoseverfahren, die für verschiedene Einsatzgebiete geeignet sind.

3.1 Einteilung von Prognoseverfahren

Diese Verfahren können nach verschiedenen Gesichtspunkten klassifiziert werden:

- Formalisierungsgrad
- Komplexität
- Zeitlicher Horizont[3]

3.1.1 Formalisierungsgrad

Die Analyse historischer Daten ist für die Prognose essentiell. „Sie stellen eine Transformation unseres Erfahrungswissens in die Zukunft dar. Die Unterscheidung nach dem Formalisierungsgrad bezieht sich darauf, wie stark diese Transformation formalisiert ist.“[3] Basierend auf diesem Kriterium kann folgende Klassifizierung getroffen werden:

- Quantitative Verfahren
- Qualitative Verfahren

3.1.2 Komplexität

Die Unterscheidung nach der Komplexität ist trivial und kann recht einfach umgesetzt werden. Man betrachtet nur eine Variable oder ein ganzes Netzwerk von Variablen mit wechselseitigen Beziehungen untereinander.

Somit ergibt sich folgende Bestimmung:

- Singularprognose und
- Systemprognose[3]

3.1.3 Zeitlicher Horizont

Die Einteilung erfolgt nach in allen Bereichen der Wirtschaft geltenden Definitionen

für Zeithorizonte der Planung.

Hier lassen sich

- Kurzfristige Prognosen
- Mittelfristige Prognose (bis 5 Jahre)
- Langfristige Prognose (> 5 Jahre) differenzieren.[4]

3.2 Auswahl der Prognosemethode

Bei quantitativen Prognosen gibt es eine allgemein anerkannte und standardisierte Vorgehensweise. „Bei der Auswahl und dem laufenden Einsatz eines geeigneten Prognosemodells ist in folgenden Schritten vorzugehen:“[5]

1. Herausstellung von charakteristischen Merkmalen der Zeitreihe.
2. Entwicklung des formalen Prognosemodells.
3. Schätzung der Koeffizienten des Prognosemodells (einschließlich Bestimmung von Startwerten)
4. Berechnung der Prognosewerte (für zukünftige Perioden), eventuell unter Einbeziehung qualitativer Urteile, die nicht im formalen Prognosemodell erfasst sind.
5. Beobachtung und Analyse der Prognosegenauigkeit im Zeitablauf eventuell Anpassung der Koeffizienten des Prognosemodells oder Änderung des Prognosemodells.[6]

Die Auswahl von qualitativen Prognosemethoden beruht auf der Einschätzung des durchführenden Mentors beziehungsweise Teams und ist subjektiv geprägt. Es gibt keine generelle Aussage über eine Vorgehensweise zur Auswahl. Des Öfteren ist von einem „Bauchgefühl“ die Rede welches zu Rate gezogen werden sollte. Was leider ziemlich oft das Vorgehen in Unternehmen wieder spiegelt aber jedoch an der Wirklichkeit zumeist vorbei geht. Vielmehr sollte sich an der Vorgehensweise für quantitative Verfahren zumindest orientiert werden.

[...]


[1] Vgl. z.B.B.I.-Taschenbuchverlag, Mayers Taschenlexikon, 1999, S. 2724; Horváth, SoWi, 2001, S. 403; Brockhoff, Unternehmensplanung, 1977, S. 17; Lewandowski, Prognosesysteme, 1974, S. 3 u. S. 246, 247.

[2] Tempelmeier, Materiallogistik, 1999, S.35

[3] Vgl.: Knepel, Immobilienmarktprognosen, 2006, S.4-5

[4] Vgl.: Knepel, Immobilienmarktprognosen, 2006, S.5

[5] Tempelmeier, Materiallogistik, 1999, S.39

[6] Vgl. z.B. Silver/Peterson, Decision Systems, 1985, S.88-90

Ende der Leseprobe aus 29 Seiten

Details

Titel
Prognosen im Produktionsbetrieb vs. Chartanalysen (Finanzmarkt)
Hochschule
Technische Universität Chemnitz
Veranstaltung
Seminararbeit Industriebetriebslehre
Note
2,3
Autor
Jahr
2008
Seiten
29
Katalognummer
V131749
ISBN (eBook)
9783640375943
ISBN (Buch)
9783640375707
Dateigröße
738 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Umfassender Vergleich von quantitativen und qualitativen Prognosemethoden für den Einsatz in der Materialflussplanung.
Schlagworte
Chartanalyse, Materialflussplanung, Prognose, Szenariotechnik, Delphi Methode
Arbeit zitieren
Alrik Degenkolb (Autor), 2008, Prognosen im Produktionsbetrieb vs. Chartanalysen (Finanzmarkt), München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/131749

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