„Prognosen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen.“
Mark Twain (1835-1910); amerik. Schriftsteller
Die Problematik der Prognose ist lange bekannt. Trotzdem nimmt die Zahl der Verfahren - und in letzter Zeit besonders die Zahl der Simulationsprogramme - stetig zu. In jedem Bereich der Gesell-schaft werden Prognosen erstellt. Sei es das Wetter, die Höhe der Arbeitslosigkeit, die Anzahl der Zuschauer eines Fußballspiels oder die Körpergröße eines Kindes im Erwachsenenalter - beinahe alles wird heutzutage, mal mehr mal weniger gut, vorhergesagt. Natürlich können sich daher gerade Unternehmen diesem Thema nicht verschließen. Ihr stetiger Wille, bessere Prognosen zu erreichen treibt deren Entwicklung geradezu voran. Woher kommt also dieser Drang, in die Zukunft schauen zu wollen? Welche Möglichkeiten ergeben sich dadurch und wie erfolgsversprechend sind die Prognosen? Besonders letzterem will diese Arbeit in der Folge auf den Grund gehen.
Nach einer Einführung, die einen Überblick über die Anwendungsgebiete, unterschiedliche Metho-den und die Probleme der Prognosen liefert, werden das Saisonverfahren von Winter und die Reg-ressionsanalyse genauer vorgestellt. Hierbei werden dem Leser kurz die Grundprämissen der Methoden vorgestellt, um im Anschluss einen ausführlichen Einblick in die Vorgehensweise der Prognoseerstellung zu ermöglichen. Abschließend soll das Verfahren der multiplen Regression anhand eines Fall-Beispiels auf seine Praktikabilität in der wirtschaftlichen Realität hin untersucht werden. Eine helfende Hand bietet hier die Statistik- und Analyse-Software SPSS, welche in der Praxis und auch in der Forschung sehr häufig Anwendung findet. Die Computer-Software wurde 1983 entwickelt und bietet viele Möglichkeiten im analytischen Bereich. Basierend auf den gewonnen Erkenntnissen werden folgend die Regressionsanalyse und darauf aufbauend die Prognosen an sich, einer kritischen Betrachtung unterzogen.
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1. Einleitung
2. Prognosen - Einführung und Überblick
2.1 Bedeutung der Prognoserechnung
2.2 Arbeitsschritte bei der Erstellung von Prognosen
2.3 Systematisierung und Auswahl der Prognoseverfahren
3. Die Absatzprognose bei saisonalen Schwankungen
3.1 Das Verfahren von Winter
3.1.1 Anwendungen und Grundprämissen
3.1.2 Schema der Modellermittlung
3.2 Das Verfahren der multiplen Regression
3.2.1 Ziel, Anwendung und Vorgehensweise
3.2.2 Beschreibung des Modells
3.3 Kritische Würdigung: Winter vs. multiple Regression
4. Die Entwicklung einer Absatzprognose unter Verwendung der multiplen Regression mit Hilfe von SPSS
4.1 Methodisches Vorgehen
4.2 Formulierung des Regressionsmodells
4.3 Aufstellen der Regressionsfunktion
4.4 Prüfung des Regressionsmodells
4.5 Prüfung der Modelprämissen
4.6 Kritische Würdigung
5. Fazit
Tabellen
Literaturverzeichnis
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