Prognoserechnung SpringerLink

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Prognoserechnung

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Peter Mertens0 Peter Mertens 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

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Front Matter

Pages I-XVII PDF

Prognoserechnung — Einführung und Überblick

P. Mertens Pages 1-5

Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren

M. Schröder Pages 7-39

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

W. Schläger Pages 41-55

Prognose bei unregelmäßigem Bedarf

A. Nowack Pages 57-68

Ein gemischt deterministisch-stochastisches Prognoseverfahren

W. Trux Pages 69-72

Prognose mit Hilfe von Verweilzeitverteilungen

H. Langen, F. Weinthaler Pages 73-86

Initialisierung und Überwachung von Prognosemodellen

J. Griese, Th. Eckardt Pages 87-99

Punkt- Intervallprognose und Test auf Strukturbruch mit Hilfe der Regressionsanalyse

H. Schneeberger Pages 101-115

Adaptive Einflußgrößenkombination AEK — Prognosen mit schrittweiser Regression und adaptivem Gewichten

J. Griese, G. Matt Pages 117-156

Mittel- und langfristige Absatzprognose auf der Basis von Sättigungsmodellen

P. Mertens, J. Falk Pages 157-193

Modellgestützte Marktanteilsprognosen auf Basis von Paneldaten

R. Wildner Pages 195-203

Indikatorprognosen

N. Niederhübner Pages 205-212

Prognoserechnung am Beispiel der Wahlhochrechnung

E. Neuwirth Pages 213-228

Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse

K. Hansen Pages 229-246

FASTPROG — Einsatz von Prognosemethoden in der Praxis

M. Helm Pages 247-257

Prognose uni- und multivariater Zeitreihen

M. Deistler, K. Neusser Pages 259-277

Die Input-Output-Rechnung als Hilfsmittel der Prognose

R. Stäglin Pages 279-296

Prognose mit Hilfe von Markovprozessen

K. Hansen Pages 297-315

Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz zur betrieblichen Prognose

Ph. Janetzke, J. Falk Pages 317-348 Back to top

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. Back to top

Keywords

Automatische PrognosesystemePrognosePrognoseverfahrenVorhersageZeitreihenverfahrenPrognosemodellZeitreiheZeitreihenanalyse Back to top

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 Back to top

Bibliographic Information

Book Title: Prognoserechnung Editors Peter Mertens DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-41527-6 Publisher: Physica Heidelberg eBook Packages: Springer Book Archive Copyright Information: Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1994 eBook ISBN: 978-3-662-41527-6 Edition Number: 5 Number of Pages: XVII, 370 Number of Illustrations: 18 b/w illustrations Topics: Operations Research and Decision Theory, Quantitative Economics, IT in Business Back to top Access via your institution

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