000 05288nam a22005655i 4500
001 978-3-7908-1606-8
003 DE-He213
005 20210420094309.0
007 cr nn 008mamaa
008 100301s2005 gw | s |||| 0|ger d
020 _a9783790816068
_9978-3-7908-1606-8
024 7 _a10.1007/b138143
_2doi
050 4 _aHD30.23
072 7 _aKJT
_2bicssc
072 7 _aBUS049000
_2bisacsh
072 7 _aKJT
_2thema
072 7 _aKJMD
_2thema
082 0 4 _a658.40301
245 1 0 _aPrognoserechnung
_h[electronic resource] /
_cherausgegeben von Peter Mertens, Susanne Rässler.
250 _a6th ed. 2005.
264 1 _aHeidelberg :
_bPhysica-Verlag HD :
_bImprint: Physica,
_c2005.
300 _aXXII, 512 S. 124 Abb.
_bonline resource.
336 _atext
_btxt
_2rdacontent
337 _acomputer
_bc
_2rdamedia
338 _aonline resource
_bcr
_2rdacarrier
347 _atext file
_bPDF
_2rda
505 0 _aAllgemeine 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.
520 _aMit 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.
650 0 _aOperations research.
650 0 _aDecision making.
650 0 _aEconometrics.
650 0 _aInformation technology.
650 0 _aBusiness-Data processing.
650 0 _aStatistics .
650 0 _aArtificial intelligence.
650 1 4 _aOperations Research/Decision Theory.
_0https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/521000
650 2 4 _aEconometrics.
_0https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/W29010
650 2 4 _aIT in Business.
_0https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/522000
650 2 4 _aStatistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance.
_0https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/S17010
650 2 4 _aArtificial Intelligence.
_0https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/I21000
700 1 _aMertens, Peter.
_eeditor.
_4edt
_4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1 _aRässler, Susanne.
_eeditor.
_4edt
_4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
710 2 _aSpringerLink (Online service)
773 0 _tSpringer Nature eBook
776 0 8 _iPrinted edition:
_z9783790802160
856 4 0 _uhttps://s443-doi-org.br.lsproxy.net/10.1007/b138143
912 _aZDB-2-SWI
942 _2ddc
_cEBK
999 _c381909
_d340471