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Prognoserechnung

  • Book
  • © 1994

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Editors:
  1. Peter Mertens

    1. Informatik-Forschungsgruppe B (Betriebliche Anwendungen), Institut für Mathematische Maschinen und Datenverarbeitung und Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Wirtschaftsinformatik I, Betriebswirtschaftliches Institut, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Deutschland

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Table of contents (20 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-XVII
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  2. Prognoserechnung — Einführung und Überblick

    • P. Mertens
    Pages 1-5

  3. Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren

    • M. Schröder
    Pages 7-39

  4. Einführung in die Zeitreihenprognose bei saisonalen Bedarfsschwankungen und Vergleich der Verfahren von Winters und Harrison

    • W. Schläger
    Pages 41-55

  5. Prognose bei unregelmäßigem Bedarf

    • A. Nowack
    Pages 57-68

  6. Ein gemischt deterministisch-stochastisches Prognoseverfahren

    • W. Trux
    Pages 69-72

  7. Prognose mit Hilfe von Verweilzeitverteilungen

    • H. Langen, F. Weinthaler
    Pages 73-86

  8. Initialisierung und Überwachung von Prognosemodellen

    • J. Griese, Th. Eckardt
    Pages 87-99

  9. Punkt-, Intervallprognose und Test auf Strukturbruch mit Hilfe der Regressionsanalyse

    • H. Schneeberger
    Pages 101-115

  10. Adaptive Einflußgrößenkombination (AEK) — Prognosen mit schrittweiser Regression und adaptivem Gewichten

    • J. Griese, G. Matt
    Pages 117-156

  11. Mittel- und langfristige Absatzprognose auf der Basis von Sättigungsmodellen

    • P. Mertens, J. Falk
    Pages 157-193

  12. Modellgestützte Marktanteilsprognosen auf Basis von Paneldaten

    • R. Wildner
    Pages 195-203

  13. Indikatorprognosen

    • N. Niederhübner
    Pages 205-212

  14. Prognoserechnung am Beispiel der Wahlhochrechnung

    • E. Neuwirth
    Pages 213-228

  15. Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse

    • K. Hansen
    Pages 229-246

  16. FASTPROG — Einsatz von Prognosemethoden in der Praxis

    • M. Helm
    Pages 247-257

  17. Prognose uni- und multivariater Zeitreihen

    • M. Deistler, K. Neusser
    Pages 259-277

  18. Die Input-Output-Rechnung als Hilfsmittel der Prognose

    • R. Stäglin
    Pages 279-296

  19. Prognose mit Hilfe von Markovprozessen

    • K. Hansen
    Pages 297-315

  20. Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz zur betrieblichen Prognose

    • Ph. Janetzke, J. Falk
    Pages 317-348
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Keywords

About this book

Mit diesem Buch liegen kompakte Beschreibungen von Prognoseverfahren vor, die vor allem in betriebswirtschaftlichen DV-Systemen eingesetzt werden. In Beiträgen von Praktikern mit langjähriger Prognoseerfahrung wird zusätzlich gezeigt, wie die einzelnen Methoden im Industriebetrieb Verwendung finden können und wo die Probleme beim Einsatz der Verfahren liegen. So wendet sich dieses Buch gleichermaßen an Wissenschaft und Praxis. Mit der fünften Auflage werden einige neuere Entwicklungen der Vorhersagemethodik berücksichtigt. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz bringt man dem Rechner Wissen mathematischer Experten und erfahrener Prognostiker bei, das auch Laien in die Lage versetzt, komplizierte Prognosemodelle auszuwählen und anzupassen. Zur Zeitreihenanalyse eignen sich Methoden der Mustererkennung, die eine aufwendige Modellbildung ersparen. Die Vorschläge und Experimente, die bisher bekannt sind, und Vergleiche mit konventionellen Verfahren wurden in einem neuen Beitrag zusammengestellt.

Editors and Affiliations

  • Informatik-Forschungsgruppe B (Betriebliche Anwendungen), Institut für Mathematische Maschinen und Datenverarbeitung und Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insb. Wirtschaftsinformatik I, Betriebswirtschaftliches Institut, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Erlangen, Deutschland

    Peter Mertens

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