„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
- 1. Einleitung
- 2. Das Verfahren von Winter
- 2.1 Anwendungen und Grundprämissen
- 2.2 Schema der Modellermittlung
- 3. Das Verfahren der multiplen Regression
- 3.1 Ziel, Anwendung und Vorgehensweise
- 3.2 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
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit untersucht die Absatzprognose unter Verwendung zweier Verfahren: dem Verfahren von Winter und der multiplen Regression. Ziel ist es, die Anwendung und die kritische Bewertung beider Methoden im Kontext der Absatzprognose zu beleuchten und die Entwicklung einer Absatzprognose mithilfe der multiplen Regression mit SPSS zu demonstrieren.
- Vergleich verschiedener Prognosemethoden (Winter vs. multiple Regression)
- Anwendung der multiplen Regression zur Absatzprognose
- Methodisches Vorgehen bei der Entwicklung eines Regressionsmodells
- Prüfung und Bewertung der Güte des Regressionsmodells
- Kritische Auseinandersetzung mit den Annahmen und Limitationen der gewählten Methoden
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel bietet eine Einführung in das Thema Absatzprognose und gibt einen Überblick über die Bedeutung von Prognosen sowie die Arbeitsschritte bei deren Erstellung. Es wird eine Systematisierung und Auswahl verschiedener Prognoseverfahren vorgenommen, mit besonderem Fokus auf die Herausforderungen bei saisonalen Schwankungen.
2. Das Verfahren von Winter: Dieses Kapitel beschreibt das Verfahren von Winter, einschließlich seiner Anwendungen und Grundprämissen. Es beleuchtet das Schema der Modellermittlung und analysiert die methodischen Grundlagen dieses exponentiellen Glättungsverfahrens, welches besonders für Zeitreihen mit saisonalen Mustern geeignet ist. Der Fokus liegt auf der Erklärung der Funktionsweise und der zugrundeliegenden Annahmen des Modells.
3. Das Verfahren der multiplen Regression: Dieses Kapitel erläutert die multiple Regression als Methode zur Absatzprognose. Es beschreibt das Ziel, die Anwendung und die Vorgehensweise bei der Erstellung eines multiplen Regressionsmodells. Die Beschreibung des Modells umfasst die Auswahl der relevanten Einflussvariablen und die Interpretation der Regressionskoeffizienten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Erläuterung der statistischen Grundlagen und der Interpretation der Ergebnisse.
4. Die Entwicklung einer Absatzprognose unter Verwendung der multiplen Regression mit Hilfe von SPSS: Dieses Kapitel beschreibt die praktische Anwendung der multiplen Regression zur Erstellung einer Absatzprognose mit Hilfe der Software SPSS. Es werden das methodische Vorgehen, die Formulierung des Regressionsmodells, das Aufstellen der Regressionsfunktion, die Prüfung des Regressionsmodells, die Prüfung der Modelprämissen und eine kritische Würdigung des gesamten Prozesses ausführlich dargestellt. Die Schritte der Modellentwicklung und -prüfung werden detailliert beschrieben, inklusive der Interpretation der SPSS-Outputs.
Schlüsselwörter
Absatzprognose, Prognoseverfahren, Verfahren von Winter, multiple Regression, SPSS, saisonale Schwankungen, Regressionsmodell, Modellprüfung, Modelprämissen, Zeitreihenanalyse.
Häufig gestellte Fragen zur Seminararbeit: Absatzprognose mit Winter-Verfahren und multipler Regression
Was ist der Inhalt dieser Seminararbeit?
Diese Seminararbeit vergleicht und bewertet zwei Verfahren zur Absatzprognose: das Verfahren von Winter und die multiple Regression. Sie demonstriert die Anwendung der multiplen Regression mit SPSS zur Erstellung einer konkreten Absatzprognose und analysiert kritisch beide Methoden.
Welche Methoden werden verglichen?
Die Arbeit vergleicht das Verfahren von Winter (ein exponentielles Glättungsverfahren für Zeitreihen mit saisonalen Mustern) mit der multiplen Regression als Methoden zur Absatzprognose.
Welche Software wird verwendet?
Für die praktische Anwendung der multiplen Regression wird die Statistik-Software SPSS verwendet.
Welche Themen werden im Detail behandelt?
Die Arbeit behandelt die Anwendung und kritische Bewertung beider Methoden, das methodische Vorgehen bei der Entwicklung eines Regressionsmodells, die Prüfung und Bewertung der Güte des Modells, sowie die kritische Auseinandersetzung mit den Annahmen und Limitationen der gewählten Methoden. Sie umfasst auch eine detaillierte Beschreibung der Schritte der Modellentwicklung und -prüfung in SPSS.
Wie ist die Seminararbeit strukturiert?
Die Arbeit ist in fünf Kapitel gegliedert: Einleitung, Verfahren von Winter, Multiple Regression, Entwicklung einer Absatzprognose mit SPSS und Fazit. Jedes Kapitel enthält eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte.
Welche Aspekte des Verfahrens von Winter werden behandelt?
Die Arbeit beschreibt die Anwendungen und Grundprämissen des Verfahrens von Winter, das Schema der Modellermittlung und die methodischen Grundlagen dieses exponentiellen Glättungsverfahrens. Der Fokus liegt auf der Erklärung der Funktionsweise und der zugrundeliegenden Annahmen des Modells.
Welche Aspekte der multiplen Regression werden behandelt?
Die Arbeit erläutert das Ziel, die Anwendung und die Vorgehensweise bei der Erstellung eines multiplen Regressionsmodells. Sie beschreibt die Auswahl relevanter Einflussvariablen, die Interpretation der Regressionskoeffizienten und die statistischen Grundlagen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Interpretation der Ergebnisse.
Wie wird die Absatzprognose mit SPSS erstellt?
Das Kapitel 4 beschreibt detailliert die praktische Anwendung der multiplen Regression mit SPSS: methodisches Vorgehen, Formulierung des Regressionsmodells, Aufstellen der Regressionsfunktion, Prüfung des Regressionsmodells, Prüfung der Modelprämissen und eine kritische Würdigung des gesamten Prozesses, inklusive der Interpretation der SPSS-Outputs.
Welche Schlüsselwörter beschreiben den Inhalt der Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Absatzprognose, Prognoseverfahren, Verfahren von Winter, multiple Regression, SPSS, saisonale Schwankungen, Regressionsmodell, Modellprüfung, Modelprämissen, Zeitreihenanalyse.
Für wen ist diese Seminararbeit relevant?
Diese Arbeit ist relevant für Studierende, Wissenschaftler und Praktiker, die sich mit Absatzprognose, Zeitreihenanalyse und der Anwendung statistischer Methoden beschäftigen.
- Quote paper
- Dennis Witt (Author), 2010, Absatzprognose, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/153892
