Prognoseverfahren für betriebswirtschaftliche Massendaten. Theorie und empirische Beispiele aus der Waren- und Elektritzitätswirtschaft (Quantitative Ökonomie; Bd. 125)
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Statistische Verfahren zur Prognose von Massendaten bekommen in der Betriebs-wirtschaft eine immer größere praktische Bedeutung. Zunehmend leistungsfähigere Speichermedien und Prozessoren ermöglichen die Archivierung und Verarbeitung immer größerer Datenmengen. Sowohl Handelsunternehmen als auch Unterneh¬men aus der Elektrizitätswirtschaft messen ihr Datenvolumen bereits in Terabyte. Aufgrund des enormen Datenvolumens müssen Verfahren entwickelt werden, die eine völlig automatische Erstellung von Prognosen ermöglichen. Bei der Prognose-berechnung ist außerdem zu beachten, daß asymmetrische Kostenrelationen in be¬zug auf Unter- bzw. Überdeckung von z. B. Artikel oder Elektrizität berücksichtigt werden können. Die zur Zeit existierenden und in der Praxis eingesetzten Prognoseverfahren wer¬den den genannten betriebswirtschaftlichen Anforderungen nicht gerecht. In dieser Arbeit werden bestehende Verfahren so modifiziert, erweitert und miteinander ver¬knüpft, daß eine effiziente Berechnung von Prognosen sowohl aus statistischer als auch aus betriebswirtschaftlicher Sicht erreicht wird. Die entwickelten Verfahren er¬lauben eine vollständige Automatisierung der Prognoserechnung und Prognose¬evaluation. Das statistisch-betriebswirtschaftliche Konstrukt des minimal erforderli¬chen Bedarfs stellt einen entscheidenden Vorteil gegenüber bislang existierenden Verfahren dar. Hierdurch kann für jeden Artikel aus dem Sortiment eines Handels¬unternehmens und für jeden Elektrizitätskunden die exakte Kostenrelation zur Opti¬mierung der Warendisposition und Elektrizitätsversorgung bei der Prognoseberech¬nung berücksichtigt werden. Die in dieser Arbeit entwickelten Verfahren sind zwar durch Problemstellungen aus der Waren- und Elektrizitätswirtschaft motiviert, jedoch so allgemein gehalten, daß sie auf beliebige Massendaten angewendet werden können.

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