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Prognoserechnung [electronic resource] / herausgegeben von Peter Mertens, Susanne Rässler.

Contributor(s): Material type: TextTextPublisher: Heidelberg : Physica-Verlag HD : Imprint: Physica, 2005Edition: 6th ed. 2005Description: XXII, 512 S. 124 Abb. online resourceContent type:
  • text
Media type:
  • computer
Carrier type:
  • online resource
ISBN:
  • 9783790816068
Subject(s): Additional physical formats: Printed edition:: No titleDDC classification:
  • 658.40301
LOC classification:
  • HD30.23
Online resources:
Contents:
Allgemeine Prognosemethoden -- Prognoserechnung - Einführung und Überblick -- Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren -- Einführung in die Prognose saisonaler Zeitreihen mithilfe exponentieller Glättungstechniken und Vergleich der Verfahren von Winters und Harrison -- Prognose bei unregelmäßigem Bedarf -- Ein gemischt deterministisch-stochastisches Prognoseverfahren -- Prognose mithilfe von Verweilzeitverteilungen -- Punkt-, Intervallprognose und Test auf Strukturbruch mithilfe der Regressionsanalyse -- Prognose mit Paneldaten -- Prognose mit nichtparametrischen Verfahren -- Adaptive Einflussgrößenkombination (AEK) - Prognosen mit schrittweiser Regression und adaptivem Gewichten -- Mittel- und langfristige Absatzprognose auf der Basis von Sättigungsmodellen -- Indikatorprognosen -- Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse -- Prognose uni- und multivariater Zeitreihen -- Die Input-Output-Rechnung als Hilfsmittel der Prognose -- Prognose mithilfe von Markovprozessen -- Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz zur betrieblichen Prognose -- Monitoring von Prognosemodellen -- Evaluation, Kombination und Auswahl betriebswirtschaftlicher Prognoseverfahren -- Spezielle Prognosemethoden für betriebswirtschaftliche und volkswirtschaftliche Anwendungsfelder -- Modellgestützte Marktanteilsprognose auf Basis von Paneldaten -- Die Verbindung von Absatzplanung und Prognoserechnung - ein Beispiel aus der Praxis -- Kundenwertprognose -- Qualitätsvergleiche bei Kreditausfallprognosen -- Beratung mithilfe von statistischen Prognosen. Welches Instrument ist das sinnvollste? -- Prognose von Softwarezuverlässigkeit, Softwareversagensfällen und Softwarefehlern -- Kooperative Vorhersage in Unternehmensnetzwerken.
In: Springer Nature eBookSummary: Mit diesem Buch liegen kompakte Beschreibungen von Prognoseverfahren vor, die vor allem in Systemen der betrieblichen Informationsverarbeitung eingesetzt werden. In Beiträgen von Praktikern mit langjähriger Prognoseerfahrung wird zusätzlich gezeigt, wie die einzelnen Methoden in der Unternehmung Verwendung finden können und wo die Probleme beim Einsatz liegen. So wendet sich dieses Buch gleichermaßen an Wissenschaft und Praxis. Das Spektrum reicht von einfachen Verfahren der Vorhersage über neuere Ansätze der künstlichen Intelligenz und Zeitreihenanalyse bis hin zur Prognose von Softwarezuverlässigkeit. Mithilfe 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, wenn eine aufwändige Modellbildung vermieden werden soll. Mit der sechsten, völlig überarbeiteten und erweiterten Auflage werden neuere Entwicklungen und Anwendungsgebiete der Vorhersagemethodik insbesondere im Finanzmarkt- und Unternehmensbereich berücksichtigt.
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Allgemeine Prognosemethoden -- Prognoserechnung - Einführung und Überblick -- Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren -- Einführung in die Prognose saisonaler Zeitreihen mithilfe exponentieller Glättungstechniken und Vergleich der Verfahren von Winters und Harrison -- Prognose bei unregelmäßigem Bedarf -- Ein gemischt deterministisch-stochastisches Prognoseverfahren -- Prognose mithilfe von Verweilzeitverteilungen -- Punkt-, Intervallprognose und Test auf Strukturbruch mithilfe der Regressionsanalyse -- Prognose mit Paneldaten -- Prognose mit nichtparametrischen Verfahren -- Adaptive Einflussgrößenkombination (AEK) - Prognosen mit schrittweiser Regression und adaptivem Gewichten -- Mittel- und langfristige Absatzprognose auf der Basis von Sättigungsmodellen -- Indikatorprognosen -- Lineare Filter und integrierte autoregressive Prozesse -- Prognose uni- und multivariater Zeitreihen -- Die Input-Output-Rechnung als Hilfsmittel der Prognose -- Prognose mithilfe von Markovprozessen -- Der Beitrag der Künstlichen Intelligenz zur betrieblichen Prognose -- Monitoring von Prognosemodellen -- Evaluation, Kombination und Auswahl betriebswirtschaftlicher Prognoseverfahren -- Spezielle Prognosemethoden für betriebswirtschaftliche und volkswirtschaftliche Anwendungsfelder -- Modellgestützte Marktanteilsprognose auf Basis von Paneldaten -- Die Verbindung von Absatzplanung und Prognoserechnung - ein Beispiel aus der Praxis -- Kundenwertprognose -- Qualitätsvergleiche bei Kreditausfallprognosen -- Beratung mithilfe von statistischen Prognosen. Welches Instrument ist das sinnvollste? -- Prognose von Softwarezuverlässigkeit, Softwareversagensfällen und Softwarefehlern -- Kooperative Vorhersage in Unternehmensnetzwerken.

Mit diesem Buch liegen kompakte Beschreibungen von Prognoseverfahren vor, die vor allem in Systemen der betrieblichen Informationsverarbeitung eingesetzt werden. In Beiträgen von Praktikern mit langjähriger Prognoseerfahrung wird zusätzlich gezeigt, wie die einzelnen Methoden in der Unternehmung Verwendung finden können und wo die Probleme beim Einsatz liegen. So wendet sich dieses Buch gleichermaßen an Wissenschaft und Praxis. Das Spektrum reicht von einfachen Verfahren der Vorhersage über neuere Ansätze der künstlichen Intelligenz und Zeitreihenanalyse bis hin zur Prognose von Softwarezuverlässigkeit. Mithilfe 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, wenn eine aufwändige Modellbildung vermieden werden soll. Mit der sechsten, völlig überarbeiteten und erweiterten Auflage werden neuere Entwicklungen und Anwendungsgebiete der Vorhersagemethodik insbesondere im Finanzmarkt- und Unternehmensbereich berücksichtigt.

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