Die vorliegende Fallstudie beschäftigt sich mit der Analyse und Prognose des demografischen Wandels gemessen an der Anzahl älterer Menschen in Deutschland. Sie soll die Faktoren für den Wandel verdeutlichen und Unternehmen die dadurch entstehende soziale und wirtschaftliche Gefahr darlegen. Weiterhin wird auf die zentralen Methoden der Zeitreihenanalyse eingegangen, sie zeigt die jährlichen im Zeitlauf beobachteten Daten. Diese wird um bestimmte Einflüsse bereinigt, um es zu ermöglichen bestimmte Entwicklungsrichtungen einer Reihe zu prognostizieren. Auf Basis dieser Theorie wird eine Zeitreihenanalyse durchgeführt, um den demografischen Wandel gemessen an der Anzahl von älteren Menschen in Deutschland zu analysieren und zu prognostizieren.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Problemstellung
2 Stand der Forschung
2.1 Demografischer Wandel der Anzahl älterer Menschen in Deutschland
2.2 Zentrale Methoden der Zeitreihenanalyse
2.2.1 Trendanalyse
2.2.2 Saisonanalyse
2.2.3 Restkomponentenanalyse
2.2.4 Prognose
3 Demografischer Wandel in Deutschland – Analyse und Prognose
3.1 Lineare Regressionsanalyse
3.2 Der F und T-Test
3.3 Cp-Statistik von Mallows
3.4 QQ-Diagramm und Durbin Watson Test
3.5 Der Gleitende Durchschnitt
3.6 Autokorrelationsfunktion(ACF) und Partielle Autokorrelationsfunktion (PACF)
3.7 Güteprüfung mit LjungBoxPierce Test
3.8 Holt Winter Funktion
4 Fazit und Handlungsempfehlung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht den demografischen Wandel in Deutschland mit einem besonderen Fokus auf die steigende Anzahl älterer Menschen. Ziel ist es, durch Anwendung statistischer Zeitreihenanalysen Trends, saisonale Schwankungen und Unregelmäßigkeiten zu identifizieren, um fundierte Prognosen für die zukünftige Entwicklung abzuleiten und Handlungsempfehlungen für Unternehmen zu formulieren.
- Analyse des demografischen Wandels und seiner sozialen sowie wirtschaftlichen Auswirkungen
- Einführung in die theoretischen Grundlagen der Zeitreihenanalyse
- Durchführung einer linearen Regressionsanalyse und weiterer statistischer Prüfverfahren
- Prognose zukünftiger Entwicklungen der Altersstruktur in Deutschland
- Ableitung von Strategien für Unternehmen zur Bewältigung des demografischen Wandels
Auszug aus dem Buch
3.1 Lineare Regressionsanalyse
Voraussichtlich ist die Regressionsanalyse das am häufigsten eingesetzte statistische Analyseverfahren und gehört zu den strukturprüfenden Verfahren. Mit ihr können Beziehungen zwischen einer Anzahl von unabhängigen Variablen und einer abhängigen Variable untersucht werden (Backhaus et al. 2011, S.46). Die Regressionsanalyse soll hierbei die abhängige Variable als eine Funktion der unabhängigen Variablen ausdrücken. Indem die erfassten Punkte eingetragen werden, kann mit einem Streudiagramm untersucht werden, ob eine lineare Beziehung zu unterstellen ist. Ist die Streuung der verschiedenen Punkte bandförmig um die gedachte Linie, ist die Annahme eines linearen Verlaufs gerechtfertigt.
Im Folgenden wurde für die Analyse des demografischen Wandelns von älteren Menschen in Deutschland in R eine lineare Regressionsanalyse durchgeführt. Die Daten für diese Zeitreihenanalyse wurde der organisation for economic co – operation and development entnommen.
Die Abbildung 2 zeigt hierbei den Quellcode, der in R angewandt wurde. In „out“ wird dabei die Funktion „lm“ ausgeführt, die die Methode der kleinsten Quadrate für Y~t+t2+t3+t4 ausführt.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung und Problemstellung: Dieses Kapitel motiviert die Untersuchung des demografischen Wandels und führt in die zentrale Fragestellung der Arbeit ein.
2 Stand der Forschung: Hier werden die theoretischen Faktoren des demografischen Wandels sowie die methodischen Grundlagen der Zeitreihenanalyse erläutert.
3 Demografischer Wandel in Deutschland – Analyse und Prognose: Dieser Hauptteil widmet sich der praktischen Durchführung der statistischen Analyse unter Anwendung verschiedener Testverfahren und Modelle.
4 Fazit und Handlungsempfehlung: Das Kapitel fasst die Ergebnisse zusammen und gibt strategische Empfehlungen für Unternehmen im Umgang mit den Folgen des demografischen Wandels.
Schlüsselwörter
Demografischer Wandel, Zeitreihe, Zeitreihenanalyse, Regressionsanalyse, Anzahl älterer Menschen, Deutschland, Prognose, Geburtenrate, Lebenserwartung, Unternehmensstrategie, Demografie, Statistik, Modellbildung, Bevölkerungsentwicklung, Wirtschaftliche Auswirkungen
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit analysiert den demografischen Wandel in Deutschland, insbesondere die Zunahme älterer Menschen, und nutzt dazu statistische Zeitreihenmodelle.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Zentrale Themen sind die Bevölkerungsentwicklung, die ökonomischen Folgen für Unternehmen sowie die mathematisch-statistische Auswertung von Zeitreihen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Identifikation von Trends und Mustern in der Bevölkerungsstruktur, um fundierte Prognosen für die zukünftige Altersverteilung in Deutschland zu erstellen.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Autorin verwendet Verfahren der Zeitreihenanalyse, darunter lineare Regression, F- und T-Tests, Autokorrelationsanalysen und das Holt-Winter-Verfahren.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil dokumentiert die konkrete statistische Analyse in der Programmiersprache R, von der Modellwahl über die Güteprüfung bis hin zur Prognoseerstellung.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Die wichtigsten Schlagworte umfassen demografischen Wandel, Zeitreihenanalyse, Regressionsmodellierung und Bevölkerungsentwicklung.
Warum spielt die Variable "t4" laut Analyse eine untergeordnete Rolle?
Da die Variable t4 im Regressionsmodell keinen signifikanten Beitrag zur Erklärung der Varianz leistet, wird ihre Relevanz für das Modell kritisch hinterfragt.
Welche Bedeutung haben die Ergebnisse für Unternehmen?
Die Analyse verdeutlicht, dass der Wandel zu einer alternden Gesellschaft weitreichende Konsequenzen für den Konsum, Investitionen und den Fachkräftemangel hat, worauf Unternehmen strategisch reagieren müssen.
Wird im Fazit eine spezifische Lösung für den Fachkräftemangel angeboten?
Das Fazit betont die Notwendigkeit, den demografischen Wandel nicht mehr nur als Recruitment-Problem, sondern als zentralen Bestandteil der Unternehmens- und Personalstrategie zu begreifen.
- Arbeit zitieren
- Robin Anderer (Autor:in), 2017, Demografischer Wandel in Deutschland. Analyse und Prognose, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/499700
