WISO 2- (Subject) / (6) Prognosen II: Mikroebene (Lesson)

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• Worin unterscheiden sich die drei häufigsten Prognoseverfahren? Qualitative Prognose: Die Meinungen mehrerer Personen werden zu einer Prognose zusammengefasst . Bsp.: Lebensmittelkonsum Kausalprognose: (Zusammenhang liegt vor) Eine Funktion wird geschätzt, welche die Abhängigkeit der Nachfrage von einer bekannten Größe abbildet. Bsp.: Produktionsbefdarf im nächsten Jahr. Zeitreihenprognose: Die Nachfrage wird auf Basis von Vergangenheitsdaten geschätzt. Bsp.: Erdbeernachfrage im nächsten Monat. (Saisonalität)
• In welchen Situationen benutzt ein Unternehmen besonders häufig qualitative Prognosen? Anwendung: werden eingesetzt, wenn keine Vergangenheitsdaten verfügbar sind oder diese Daten nicht zur Prognose geeignet sind. Beispiel: Prognose der Nachfrage nach einer neuen Technologie. werden auch eingesetzt, um Kausal- und Zeitreihenprognosen anzupassen. Beispiel: Brücksichtigung einer einmaligen Werbeaktion bei Zeitreihenprognose.
• Wie lauten die Vor- und Nachteile der Delphi Methode? Grundgedanke: Anonyme schriftliche Antworten fördern Ehrlichkeit und vermeiden, dass eine Gruppe von wenigen Mitgliedern dominiert wird. Vorteile: Erzielt Konsens(Acuerdo o conformidad en algo de todas las personas que pertenecen a una colectividad) Für langfristige Prognosen gut geeignet. Nachteile Langsamer Prozess Experten sind nicht verantwortlich Kritisch, wenn frühzeitig eine vorherrschende Meinung gebildet wird.
• Anwendung von Kausalprognosen werden eingesetzt, wenn die Nachfrage eines Produktes oder eines Services auf Basis einer bekannten Größe prognostiziert werden kann. Beispiele: TAXI-nachfrage in Abhängigkeit der Einwohnerzahl einer Stadt. In der Regel wird mit Regression die Funktion geschätzt, die diesen Zusammenhang am besten abbildet. Beispiel: TAXI-NACHFRAGE = Einwohneranzahl/1000
• Was für Anwendungsbereiche gibt es für die Zeitreihenprognose? Werden eingesetzt, um auf Basis historischer Nachfragen eine Progonose zu erstellen. Der Nachfrageverlauf (konstantes Niveau, Trend,...) wird vom Anwender geschätzt bzw. unterstellt. Für unterschiedliche Nachfrageverläufe werden unterschiedliche Prognoseverfahren eingesetzt.
• Prognosefehler: Wie berechne ich den MSE? MSE (Mean Squared Error) = Durchschnittliche Quadratische Abweichung        MSE = 1 ∑T t=1 εt2                                                                                                                                          T Häufign in der Betriebsplanung eingesetzt Gute theoretische Eigenschaften Beispiel: Sicherheitsbestand

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