Grafische und empirische Techniken des Business-Forecasting - Götze, Wolfgang
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Wer die richtigen Lehren aus der Vergangenheit gezogen hat, dem wird vor der Zukunft nicht bange sein. Dieser Erkenntnis folgt die in diesem Buch entwickelte vorhersageorientierte Modellierungstechnik. Zu Beginn werden wesentliche Aspekte der Vergangenheitsentwicklung mit Hilfe von Zeitreihenmodellen transparent gemacht, um damit anschließend Prognose-Experimente am aktuellen Rand der Zeitreihe durchzuführen. Ausgewählte wird am Ende ein adäquates Modell optimaler Kompliziertheit mit überlegenen Prognoseeigenschaften. Der Leser kann den mehrstufeigen Entstehungsprozess von Punkt- und…mehr

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Produktbeschreibung
Wer die richtigen Lehren aus der Vergangenheit gezogen hat, dem wird vor der Zukunft nicht bange sein. Dieser Erkenntnis folgt die in diesem Buch entwickelte vorhersageorientierte Modellierungstechnik. Zu Beginn werden wesentliche Aspekte der Vergangenheitsentwicklung mit Hilfe von Zeitreihenmodellen transparent gemacht, um damit anschließend Prognose-Experimente am aktuellen Rand der Zeitreihe durchzuführen. Ausgewählte wird am Ende ein adäquates Modell optimaler Kompliziertheit mit überlegenen Prognoseeigenschaften. Der Leser kann den mehrstufeigen Entstehungsprozess von Punkt- und Intervallprognosen schrittweise nachvollziehen und gegebenenfalls korrigierend eingreifen. Im praktisch wichtigen Bereich der Kurzfristprognosen wird großer Wert auf einfach strukturierte Modelle mit niedrigem Korrekturaufwand und hoher Flexibilität gelegt. Der Autor arbeitet seit mehr als 30 Jahren forschend und lehrend auf dem Gebiet der angewandten Zeitreihenanalyse und Prognoserechnung und hat an der Fachhochschule Stralsund verschiedene Studienprogramme zur Wirtschaftsinformatik entwickelt und betreut. Zusatzmaterial für Studierende bietet der Autor auf seiner Website http://goetze.fh-stralsund.de an.
Der erste Teil des Buches umfasst Techniken der Beschreibung und der Extrapolation von Zeitreihen. Es handelt sich hierbei um das klassische Business-Forecasting. Im zweiten Teil werden Zeitreihen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen analysiert und prognostiziert.