Markt- und Absatzprognosen: Modelle - Methoden - Anwendung by Oliver Gansser, Bianca Krol PDF

By Oliver Gansser, Bianca Krol

ISBN-10: 3658044918

ISBN-13: 9783658044916

ISBN-10: 3658044926

ISBN-13: 9783658044923

Die Autoren beleuchten die Bereiche Planung und Prognose von Absätzen, Kundenverhalten und Kundenpräferenzen nicht nur aus dem Blickwinkel statistischer Verfahren, sondern insbesondere auch unter den Aspekten der praktischen Anwendbarkeit im Alltag. Sie präsentieren den Lesern bewährte Modelle im Bereich enterprise Forecasting, diskutieren die Vorteilhaftigkeit bestimmter Methoden und geben Einblicke in praktische Umsetzungsmöglichkeiten bei erfolgreichen großen und mittelständischen Unternehmen. Adressierte Leser sind sowohl supervisor und Berater in Industrie und Dienstleistung als auch Studierende mit den Schwerpunkten advertising and marketing, Unternehmensplanung, Controlling, Kommunikation und Vertrieb.

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Auf die Problematik der Heteroskedastizität wird im weiteren Verlauf noch näher eingegangen. 9) A4: X T X jE , E ˇ X T X Eine unabhängige Variable darf sich nicht als lineare Funktion der anderen unabhängigen Variablen schreiben lassen, da sich ansonsten die quadratische Koeffizientenmatrix nicht invertieren lässt. Perfekte Multikollinearität wird selten vorkommen. Multikollinearität wird sich aber in der praktischen Anwendung häufig nicht vollständig ausschließen lassen, was wie zuvor erläutert, zu unzuverlässigen Schätzungen der Regressionsparameter führen kann.

1991). Econometric Models and Economic Forecasts (3. ). : McGraw-Hill. Preißner, A. (1999). Marketing-Controlling (2. ). München und Wien: Oldenbourg. Preißner, A. (2008). Marketing auf den Punkt gebracht. München: Oldenbourg. Schneeweiß, H. (1978). Ökonometrie (3. ). Würzburg und Wien: Physica. 2 Einleitung . . . . . . . . . . Lineare Regression . . . . . . . 1 Einfache Regression . . . . 2 Mehrfache Regression . . . 3 Exponentielles Glätten . . . . . . 2 Das Holt-Winters-Verfahren .

Hackl 2013, S. 190). Im Fall von Heteroskedastizität wird die Annahme A3 verletzt. Gleichwohl lassen sich die Parameter weiterhin erwartungstreu schätzen. Heteroskedastizität vergrößert jedoch den Standardfehler der Regressionsparameter und führt so zu ineffizienten 1 Multiple Regression als Konzept zur Absatzprognose 15 Tab. 2 Abweichungen der Beobachtungswerte von den Schätzwerten der Regressionsgleichung Markt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Summe beobachtet 607 630 600 580 585 670 665 700 695 685 680 720 710 744 770 geschätzt 601,61014 598,53646 619,12861 590,54509 607,60284 658,46893 683,97876 691,04758 686,1299 684,74663 676,44812 718,86212 725,77737 719,32285 778,7946 Fehler 5,38986 31,46354 19,12861 10,54509 22,60284 11,53107 18,97876 8,95242 8,8701 0,25337 3,55188 1,13788 15,77737 24,67715 8,7946 0 Tab.

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