Produktbild: Absatzprognosen

Absatzprognosen

49,95 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.11.1983

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

225

Maße (L/B/H)

20,3/13,3/1,3 cm

Gewicht

274 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-12934-9

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.11.1983

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

225

Maße (L/B/H)

20,3/13,3/1,3 cm

Gewicht

274 g

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-12934-9

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

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  • Produktbild: Absatzprognosen
  • Inhaltsübersicht.- A. Theoretische Grundlagen.- I. Prognosebildung.- a. Prognosetechniken.- b. Muster einer Zeitreihe.- 1. Komponenten einer (Absatz-)Zeitreihe.- 2. Komponentenidentifikation.- c. Prognosefehler.- 1. Prognosefehler zur Beurteilung der Prognosequalität.- 2. Punkt- und Bereichsprognosen.- aa) Formale Verfahren.- bb) Kausale Verfahren.- II. Durchführung von Prognosen.- a. Datenbasis.- 1. Datenquellen.- aa) Formale Prognoseverfahren.- bb) Kausale Prognoseverfahren.- 2. Datenverwaltung/Datenbank.- b. Vorgehensweise.- 1. Dimensionierungsentscheidungen.- 2. Prognosedialog/Prognose-lnformationssystem.- B. Verfahrensauswahl.- C. Verfahrensdarstellung: Verfahren und Modelle zur Absatzprognose.- I. Kurz- bis mittelfristiger Prognosezeitraum.- a. Datenbasis: Absatzreihe.- 1. Vorgegebenes Datenmuster.- aa) Ermittlung der Komponenten.- bb) Bekannte Komponenten.- 11) Stationäres Modell.- - Übergang vom arithmetischen Mittel zum Prinzip der exponentiellen Glättung.- - Exponentielle Glättung erster Ordnung.- 22) Modell mit Trend.- - Methode der Kleinsten Quadrate.- - Exponentielle Glättung zweiter und höherer Ordnung.- - Das Modell mit zwei Glättungsparametern von Holt.- 33) Modell mit Saison (und Trend).- - Methode der Kleinsten Quadrate.- - Modell von Winters.- - Modell von Harrison.- 44) Sporadischer Absatz.- 2. Modelle ohne fest vorgegebene Datenmuster.- aa) Adaptiver (selbstanpassender) Glättungsparameter.- bb) Box-Jenkins-ARIMA-Ansätze.- b. Datenbasis: Absatzreihe und erklarende Reihen.- 1. Isolierbare Prognosegrö?en.- aa) Eine dominierende Einflu?grö?e.- 11) Modell vorgegeben.- - Unternehmensexterne Einflu?grö?en.- - Unternehmensinterne Einflu?grö?en.- 22) Modell nicht vorgegeben (Bivariate Box-Jenkins-Ansätze).- bb) Mehrere Einflu?grö?en.- 11) Modell vorgegeben.- - Allgemeiner Ansatz (Multiple Regression).- - Zeitreihendaten.- - Querschnittsdaten.- 22) Modell nicht vorgegeben.- - Stufenweise Regression.- - Multivariate Box-Jenkins-Ansatze.- 2. Prognose verbundener Absatzreihen.- aa) Rekursive Beziehungen.- bb) Interdependente Beziehungen.- 11) Datenbasis: Zusätzliche erklärende Grö?en.- 22) Datenbasis: Marktanteile.- II. Mittel- bis langfristiger Prognosezeitraum.- a. Datenbasis: Subjektive Schätzungen.- 1. Expertenschätzung.- 2. Delphi-Verfahren.- b. Datenbasis: Zeitreihen- und Querschnittsdaten.- 1. Produkteinführung.- aa) Verbrauchsgüter mit der Datenbasis Haushaltspanel.- bb) Gebrauchsgüter mit der Datenbasis Absatzreihe.- 2. Produktlebenszyklus.- D. Informationsbeschaffung — Literaturverzeichnis.- E. Orientierungsbaum fur die Verfahrensauswahl.