Einleitung
1.1. Aufgabenstellung
Es geht um die Erstellung von Prognosen anhand von Absatzzahlen aus der Warenwirtschaft mit Hilfe statistisch-ökonometrischer Methoden aus dem Bereich der Zeitreihenanalyse. Es liegt ein zu analysierender Datensatz vor, der folgende Variablen enthält:
1. Die Absatzzahlen der Ware Carefree-Binden
2. Die Absatzzahlen der Ware Carefree-Tampons
3. Die Absatzzahlen der Ware Carefree-Slips
4. Der Preis der Ware Carefree-Binden
5. Die Höhe der Werbeausgaben für die Ware Carefree-Binden
6. Die Arbeitslosenquote
Die Daten beziehen sich auf einen Beobachtungszeitraum von Januar 1986 bis August 1994 innerhalb der Bundesrepublik Deutschland, jeweils auf 2-Monatsbasis, d.h. es werden 52 Zeiträume beobachtet.
Die Aufgabe besteht darin, für die Ware Carefree-Binden eine möglichst genaue Prognose für den Absatz für die 53. Beobachtung zu erstellen. Dazu werden die Beobachtungen 1 – 24 als Grundlage verwendet. Zunächst wird eine Simulation für die Beobachtungszeiträume 25 – 49 erstellt. Diese Schätzung wird anhand von unterschiedlichen Gütekriterien bewertet. In einem zweiten Schritt werden die Absatzzahlen für die Zeiträume 50 – 53 prognostiziert und ebenfalls anhand unterschiedlicher Gütekriterien bewertet.
[...]
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einführung
- 1.1. Aufgabenstellung
- 1.2. Vorstellung der Vorgehensweise
- 2. Betriebswirtschaftliche Motivationen
- 2.1. Prognose, Planung und Planungsebenen
- 2.2. Logistik
- 2.3. Zielkonflikte, Konsequenzen und Lösungen
- 2.3.1. Zielkonflikte
- 2.3.2. Die Aufgaben des Lagers und des Einkaufs
- 2.3.2.1. Lager
- 2.3.2.2. Einkauf
- 2.3.3. Servicegrad und Konsequenzen
- 2.3.4. Lösungen
- 3. Allgemeine Beschreibung von Zeitreihen
- 4. Box/Jenkins-Methologie
- 4.1. Beschreibung
- 4.2. Identifikation der Zeitreihe
- 4.3. Schätzung der Parameter
- 4.4. Diagnose der Modelle
- 4.4.1. Die klassische Box/Jenkins-Strategie
- 4.4.2. Die semiautomatische Strategie
- 4.5. Prognose
- 4.5.1. Die optimale h-Schrittprognose
- 4.6. Maße zur Beurteilung der Modell- und Prognosegüte
- 4.7. Bewertung der Methode
- 5. Auswertungen des Datensatzes
- 5.1. Kurzbeschreibung der Software
- 5.2. Aufbau der Analysen
- 5.3. Durchführung und Auswertungen
- 6. Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, die Absatzzahlen von Carefree-Binden mittels zeitreihenanalytischer Verfahren, insbesondere der Box-Jenkins-Methode, zu prognostizieren. Der Fokus liegt auf der Erstellung einer genauen Prognose für einen zukünftigen Zeitraum, basierend auf historischen Daten. Die Arbeit evaluiert verschiedene Methoden und Gütekriterien zur Beurteilung der Prognosequalität.
- Anwendung zeitreihenanalytischer Methoden zur Absatzprognose
- Bewertung verschiedener Prognosemodelle anhand von Gütekriterien
- Betriebswirtschaftliche Implikationen von Absatzprognosen für Lagerhaltung und Beschaffung
- Analyse der Zielkonflikte zwischen Servicegrad und Kostenminimierung
- Praktische Anwendung der Box-Jenkins-Methode anhand eines realen Datensatzes
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einführung: Dieses Kapitel beschreibt die Aufgabenstellung, die darin besteht, eine Absatzprognose für Carefree-Binden zu erstellen, basierend auf einem Datensatz mit verschiedenen Variablen wie Absatzzahlen, Preis und Werbeausgaben. Der Datensatz umfasst den Zeitraum von Januar 1986 bis August 1994 und die Prognose soll für den 53. Beobachtungszeitraum erstellt werden. Der methodische Ansatz beinhaltet eine Simulationsphase für die Beobachtungszeiträume 25-49 und eine anschließende Prognose für die Zeiträume 50-53. Die Bewertung der Prognosequalität erfolgt anhand verschiedener Gütekriterien.
2. Betriebswirtschaftliche Motivationen: Dieses Kapitel beleuchtet den betriebswirtschaftlichen Kontext der Absatzprognose. Es untersucht den Zusammenhang zwischen Planung, Prognose und den daraus resultierenden Konsequenzen für Lagerhaltung und Beschaffung. Die zentrale Fragestellung dreht sich um die Aufrechterhaltung des Servicegrades (Lieferbereitschaft) bei gleichzeitiger Kostenminimierung. Hierbei werden Zielkonflikte und mögliche Lösungsansätze im Kontext von Lager- und Einkaufsmanagement analysiert. Die Bedeutung präziser Prognosen für effizientes Ressourcenmanagement wird herausgestellt.
3. Allgemeine Beschreibung von Zeitreihen: Dieses Kapitel bietet eine allgemeine Einführung in die Thematik der Zeitreihenanalyse. Es legt die theoretischen Grundlagen, die für das Verständnis der in der Arbeit angewandten Methoden essentiell sind. Hier werden grundlegende Konzepte und Definitionen erläutert, die später zur Anwendung kommen. Das Kapitel dient als Brücke zum Verständnis der Box-Jenkins-Methode, die in Kapitel 4 im Detail behandelt wird.
4. Box/Jenkins-Methologie: Dieses Kapitel beschreibt die Box-Jenkins-Methode, die im Kern der vorliegenden Arbeit steht. Es erläutert die einzelnen Schritte des Verfahrens: die Identifikation der Zeitreihe, die Schätzung der Parameter und die Diagnose der Modelle. Die klassischen und semiautomatischen Strategien werden verglichen. Es werden wichtige Gütekriterien für die Modellbewertung vorgestellt. Das Kapitel legt den Fokus auf die praktische Anwendung der Methode und ihre Bedeutung für präzise Prognosen.
5. Auswertungen des Datensatzes: Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse der Anwendung der Box-Jenkins-Methode auf den Datensatz der Carefree-Binden Absatzzahlen. Es beschreibt die verwendete Software und den Aufbau der Analysen. Die Durchführung und Auswertung der Analysen werden detailliert dargestellt. Die Ergebnisse liefern die Grundlage für die abschließende Prognose.
Schlüsselwörter
Zeitreihenanalyse, Absatzprognose, Box-Jenkins-Methode, Prognosegenauigkeit, Gütekriterien, Lagermanagement, Bestellwesen, Servicegrad, Kostenminimierung, Simulation, Echtzeitprognose.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Absatzprognose von Carefree-Binden
Was ist das Thema dieser Arbeit?
Die Arbeit befasst sich mit der Prognose der Absatzzahlen von Carefree-Binden mithilfe zeitreihenanalytischer Verfahren, insbesondere der Box-Jenkins-Methode. Ziel ist die Erstellung einer präzisen Prognose für einen zukünftigen Zeitraum basierend auf historischen Daten.
Welche Methode wird zur Prognose verwendet?
Die Hauptmethode ist die Box-Jenkins-Methode. Diese wird detailliert erklärt und anhand eines realen Datensatzes angewendet. Die Arbeit vergleicht auch klassische und semiautomatische Strategien innerhalb dieser Methode.
Welchen Zeitraum umfasst der Datensatz?
Der Datensatz enthält Absatzzahlen von Januar 1986 bis August 1994. Die Prognose wird für den Zeitraum 50-53 (also 53. Beobachtungszeitraum) erstellt. Eine Simulation findet für die Beobachtungszeiträume 25-49 statt.
Welche betriebswirtschaftlichen Aspekte werden betrachtet?
Die Arbeit untersucht den betriebswirtschaftlichen Kontext der Absatzprognose, insbesondere den Zusammenhang zwischen Planung, Prognose und den Konsequenzen für Lagerhaltung und Beschaffung. Ein Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Zielkonflikten zwischen Servicegrad (Lieferbereitschaft) und Kostenminimierung.
Welche Gütekriterien werden zur Bewertung der Prognose verwendet?
Die Arbeit nennt verschiedene Gütekriterien zur Beurteilung der Prognosequalität, sowohl für die Modell- als auch für die Prognosegüte. Diese werden eingesetzt, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Prognose zu bewerten.
Welche Software wurde verwendet?
Die Arbeit beschreibt die verwendete Software zur Durchführung der Zeitreihenanalyse, jedoch wird der genaue Name der Software nicht im Preview genannt.
Wie ist die Arbeit strukturiert?
Die Arbeit ist in sechs Kapitel gegliedert: Einführung, Betriebswirtschaftliche Motivationen, Allgemeine Beschreibung von Zeitreihen, Box/Jenkins-Methologie, Auswertungen des Datensatzes und Fazit. Jedes Kapitel wird im Preview kurz zusammengefasst.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Zeitreihenanalyse, Absatzprognose, Box-Jenkins-Methode, Prognosegenauigkeit, Gütekriterien, Lagermanagement, Bestellwesen, Servicegrad, Kostenminimierung, Simulation, Echtzeitprognose.
Welche Ziele verfolgt die Arbeit?
Die Arbeit zielt auf die Erstellung einer genauen Absatzprognose für Carefree-Binden ab. Sie evaluiert verschiedene Methoden und Gütekriterien zur Beurteilung der Prognosequalität und beleuchtet die betriebswirtschaftlichen Implikationen der Prognose für Lagerhaltung und Beschaffung.
- Quote paper
- Ralph Schneider (Author), Martin Keim (Author), 2000, Zeitreihenanalytische Verfahren zur Prognose von Absatzzahlen, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/2996
