Die Kombination von Prognosen unter Berücksichtigung statistischer Bewertungskriterien. Dissertation. Reihe Quantitative Ökonomie Bd. 118.
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In der heutigen Zeit besteht in vielen Bereichen ein großes Interesse an Aus¬sagen über zukünftige Ereignisse. Auf der Basis dieser Aussagen werden dann Entscheidungen getroffen. Beispielsweise richten Manager von Wirt¬schaftsunternehmen die Höhe von Investitionen nach der zu erwartenden Entwicklung bestimmter Märkte aus. In vielen Fällen tritt jedoch die Situation ein, daß mehrere unterschiedliche Vorhersagen für ein Ereignis vorliegen. Für den Anwender besteht das Problem, welcher dieser Prognosen er ver¬trauen soll. Da aber davon auszugehen ist, daß die Prognostiker unterschied¬liche Informationen zur Verfügung haben, bietet es sich an, die Vorhersagen zu kombinieren. Dabei stellt sich die Frage, wie die einzelnen Prognosen ge¬wichtet werden sollen, welches maßgeblich mit der Art und Weise der Bewer¬tung der Vorhersagen zusammenhängt. In der vorliegenden Arbeit steht die statistische Evaluierung von Prognosen im Vordergrund. Auf der Basis verschiedener Gütekriterien werden intuitive Kombinationstechniken vorgeschlagen und optimale Kombinationen herge¬leitet. Zunächst wird der klassische Fall der unverzerrten Kombination unver¬zerrter Prognosen behandelt. Dabei werden klassische Bewertungskriterien, wie der mittlere quadratische Fehler beschrieben und alternative Kriterien, wie Pitman-Nähe oder Hits-and-Misses ausführlich besprochen. Im weiteren Verlauf der Arbeit werden Nicht-Standard-Situationen wie die unverzerrte Kombination verzerrter Prognosen und verzerrte Prognosekombinationen ausführlich diskutiert. Bei den dort vorgeschlagenen Kombinationstechniken finden der verallgemeinerte Jackknife-Ansatz und der Shrinkage-Ansatz Ver¬wendung. In allen Abschnitten der Arbeit wird die Methodik anhand von Bei¬spielen veranschaulicht.

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II, 135 S. : graph. Darst. ; 21 cm. Sprache: deu.