Prognoserechnung

  • Peter Mertens
  • Susanne Rässler

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages I-XXI
  2. Allgemeine Prognosemethoden

    1. Peter Mertens, Susanne Rässler
      Pages 1-6
    2. Arthur Nowack
      Pages 61-72
    3. Heinz Langen, Fritz Weinthaler
      Pages 77-90
    4. Susanne Rässler, Katja Wolf
      Pages 105-112
    5. Ying Chen, Wolfgang Härdle, Rainer Schultz
      Pages 113-124
    6. Norbert Niederhübner
      Pages 205-214
    7. Manfred Deistler, Klaus Neusser
      Pages 239-260
    8. Klaus Hansen
      Pages 279-303
    9. Philipp Janetzke, Jürgen Falk
      Pages 305-333
    10. Ulrich Küsters, Claudia Becker
      Pages 335-365

About this book

Introduction

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.

Keywords

Automatische Prognosesysteme Informationsverarbeitung Intelligenz Netzwerke Prognose Prognosemodell Prognoseverfahren Regressionsanalyse Stochastische Prognose Vorhersage Wissen Ze Zeitreihenanalyse künstliche Intelligenz lineare Optimierung

Editors and affiliations

  • Peter Mertens
    • 1
  • Susanne Rässler
    • 2
  1. 1.Bereich Wirtschaftsinformatik IUniversität Erlangen-NürnbergNürnberg
  2. 2.Kompetenzzentrum für empirische MethodenInstitut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB)Nürnberg

Bibliographic information