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Frontmatter

Einleitung

Zusammenfassung
Prognosewerte werden in Unternehmungen für vielfältige Zwecke eingesetzt, insbesondere werden Planungsüberlegungen auf ihnen aufgebaut. So sind Absatzprognosen Grundlage von Absatz-, Produktions- und Investitions- plänen und prognostizierte Zahlungsströme bestimmen den Finanzplan. Prognosewerte beeinflussen mithin künftiges (geplantes) Handeln.
August-Wilhelm Scheer

A. Theoretische Grundlagen

Zusammenfassung
Jede Prognosetätigkeit beruht darauf, daβ aus Kenntnissen über vergangene Geschehnisse Erwartungen über zukünftige Ereignisse gebildet werden. Werden diese Erwartungen rein schematisch gebildet, indem z.B.der Prognosewert für den Absatz des nächsten Monats gleich dem Absatz des letzten Monats gesetzt wird, so spricht man von naiven Prognoseverfahren (Makridakis u. Wheelwright, 1978a, S.21 ff.). Dazu gehört auch die Festlegung und schematische Übertragung einer Wachstumsrate auf alle Produkte einer Unternehmung. Bei naiven Techniken wird nicht versucht, Regelmäβigkeiten in der zu prognostizierenden Zeitreihe zu erkennen oder Beziehungen zu der Entwicklung anderer erklärender Reihen in die Prognose einzubeziehen.
August-Wilhelm Scheer

B. Verfahrensauswahl

Zusammenfassung
Wesentliche Kriterien bei der Auswahl eines Prognoseverfahrens sind:
1.
Fristigkeit: Die übliche Einteilung zwischen kurz-, mittel- und lang- fristig ist sehr schwierig voneinander abzugrenzen. Deshalb wird ledig- lich zwischen kurz- und langfristig unterschieden und mittelfristig beiden Bereichen zugerechnet; »kurz- bis mittelfristig« soil Prognosen von taglich bis zu 1 1/2 Jahre umfassen; »mittel- bis langfristig Prognosen von 1 bis 5 Jahren.
 
August-Wilhelm Scheer

C. Verfahrensdarstellung: Verfahren und Modelle zur Absatzprognose

Zusammenfassung
Die im folgenden eröterten Prognoseverfahren sind auf bestimmte Daten- strukturen ausgerichtet und setzen voraus, daβ der Anwender das Muster der zu prognostizierenden Absatzreihe kennt oder ermitteln kann. Durch die Definition der Struktur, z.B. durch die Komponenten: linearer Trend, additive Saisonfigur, ist eine gewisse inhaltliche Interpretation der Prognoseergebnisse möglich, z. B. in der Form, daβ sich der Trend der Absatzreihe verstärkt hat oder sich die Saisonfigur abschwächt u.ä. Auf die Ursache dieser Verschiebungen wird im Rahmen formaler Verfahren aber nicht weiter einge- gangen. Bei Modellen ohne Vorgabe eines festen Datenmusters wird auf diese Interpretationsmoglichkeit verzichtet. Dafür besitzen die Verfahren mehr Freiheitsgrade, sich den Vergangenheitsdaten optimal anzupassen.
August-Wilhelm Scheer

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