Prognosesysteme: Unterschied zwischen den Versionen
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Prognosesysteme helfen, durch statistisch aufgedeckte Zusammenhänge zwischen interessierenden Variablen (z.B. Umsatz und Geschäftsklima), möglichst präzise Prognosen zu erstellen. Sie zeigen explizit, welche risikobehafteten Einflussfaktoren die interessierende Zielgröße des Unternehmens bestimmen und geben zudem selbst Informationen über die Güte der Prognose (etwa durch das so genannte Bestimmtheitsmaß R2), was eine Quantifizierung der verbliebenen Risiken (also der nicht erklärbaren bzw. prognostizierbaren Veränderungen einer Variable der “Residuen“) ermöglicht. | Prognosesysteme helfen, durch statistisch aufgedeckte Zusammenhänge zwischen interessierenden Variablen (z.B. Umsatz und Geschäftsklima), möglichst präzise Prognosen zu erstellen. Sie zeigen explizit, welche risikobehafteten Einflussfaktoren die interessierende Zielgröße des Unternehmens bestimmen und geben zudem selbst Informationen über die Güte der Prognose (etwa durch das so genannte Bestimmtheitsmaß R2), was eine Quantifizierung der verbliebenen Risiken (also der nicht erklärbaren bzw. prognostizierbaren Veränderungen einer Variable der “Residuen“) ermöglicht. | ||
Aktuelle Version vom 27. Januar 2019, 11:13 Uhr
Prüfsiegel gültig bis 2021
Prognosesysteme helfen, durch statistisch aufgedeckte Zusammenhänge zwischen interessierenden Variablen (z.B. Umsatz und Geschäftsklima), möglichst präzise Prognosen zu erstellen. Sie zeigen explizit, welche risikobehafteten Einflussfaktoren die interessierende Zielgröße des Unternehmens bestimmen und geben zudem selbst Informationen über die Güte der Prognose (etwa durch das so genannte Bestimmtheitsmaß R2), was eine Quantifizierung der verbliebenen Risiken (also der nicht erklärbaren bzw. prognostizierbaren Veränderungen einer Variable der “Residuen“) ermöglicht.
Literatur
Gleißner, W. (2017): Grundlagen des Risikomanagements, 3. Aufl., Vahlen Verlag München
Ersteinstellender Autor
Prof. Dr. Werner Gleißner
