Einige nicht-ökonometrische Ansätze

  • Klaus Brockhoff
Part of the Die Wirtschaftswissenschaften Neue Reihe book series (WNR, volume 1)

Zusammenfassung

Bei den in diesem Kapitel zu behandelnden Verfahren ist entscheidend, daß eine oder mehrere explizit benannte unabhängige Variablen mit dem zu prognostizierenden Ereignis oder Ereignisvektor in Beziehung gesetzt werden. Dabei ist es für den Ansatz, nicht für die Ergebnisse, unerheblich, ob diese unabhängigen Variablen auch durch andere, vielleicht besser erklärende, ersetzt werden können. Die in Abschnitt 7. vorgestellten Ansätze werden als nicht-ökonometrische Ansätze bezeichnet, weil ihnen kein durch wirtschaftstheoretische Überlegungen begründetes und mathematisch formuliertes Erklärungsmodell für den Zusammenhang zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen zugrunde liegt1). Das schließt nicht aus, daß die geschilderten Verfahren durch statistische Techniken geprüft werden, nachdem eine testfähige Formulierung für sie gefunden ist.

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur zum Dritten Kapitel, Abschnitt 7: Einige nicht ökonometrische Ansätze

  1. Abels, H., [1975]: Konjunkturelle Frühindikatoren für die Bundesrepublik Deutschland, Zeitschrift für die gesamte Staatswissenschaft, 131. Bd., 1975, S. 416–428.Google Scholar
  2. Alexander, S. S., [1968]: Rate of Change Approaches to Forecasting, Diffusion Indexes and First Differences, Economic Journal, Vol. 68, 1968, S. 288–301.CrossRefGoogle Scholar
  3. Bonus, H., [1967]: Die Ausbreitung des Fernsehens, Meisenheim/Glan 1967.Google Scholar
  4. Bonus, H., v. Schweinitz, H., [1968]: Automobile und Motorisierung in der Bundesrepublik, Zeitschrift für die gesamte Staatswissenschaft, 124. Bd., 1968, S. 541–568.Google Scholar
  5. Brockhoff, K., [1974a]: Produktlebenszyklen, in: B. Tietz, Hrsg., Handwörterbuch der Absatzwirtschaft, Stuttgart 1974, Sp. 1763–1770.Google Scholar
  6. Brockhoff, K., [1974b]: Marktsättigung, ebenda, Sp. 1401–1408.Google Scholar
  7. Box, G.E.P., Jenkins, G. M., [1970]: Time Series Analysis for Forecasting and Control, San Francisco et al. 1970.Google Scholar
  8. Brown, R. G., [1963]: Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series, Englewood Cliffs, N. J. 1963.Google Scholar
  9. Brown, R. G., Meyer, R. F., [1961]: The Fundamental Theorem of Exponential Smoothing, Operations Research, Vol. 9, 1961, S. 673–685.CrossRefGoogle Scholar
  10. Cogger, K. O., [1973]: Extensions of the Fundamental Theorem of Exponential Smoothing, Management Science, Vol. 19, 1973, S. 547–554.CrossRefGoogle Scholar
  11. Greenspan, A., [1973]: Comment... siehe bei [Hymans, 1973], S. 376–377.Google Scholar
  12. Hannan, E. J., [1963]: The Estimation of Seasonal Variation in Economic Time Series, Journal of the American Statistical Association, Vol. 58, 1963, S. 31–44.CrossRefGoogle Scholar
  13. Hymans, S. H., [1973]: On the Use of Leading Indicators to Predict Cyclical Turning Points, Brookings Papers on Economic Activity, No. 2, 1973, S. 339–375.Google Scholar
  14. Kirby, R., [1966]: A Comparison of Short and Medium Range Statistical Forecasting Methods, Management Science, Vol. 13, 1966, S. B 202–B 210.Google Scholar
  15. Lewandowski, R., [1974]: Prognose- und Informationssysteme und ihre Anwendungen, Bd. 1, Berlin, New York 1974.Google Scholar
  16. Maher, J. E., [1957]: Forecasting Industrial Production, Journal of Political Economy, Vol. LXV, 1957, S. 158–165.CrossRefGoogle Scholar
  17. McClain, J., [1974]: Dynamics of Exponential Smoothing with Trend and Seasonal Terms, Management Science, Vol. 20, 1974, S. 1300–1304.CrossRefGoogle Scholar
  18. Marquardt, D. W., [1963]: An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters, Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics, Vol. 11, 1963, S. 431–441.CrossRefGoogle Scholar
  19. Mertens, P., Hrsg., [1973]: Prognoserechnung, Würzburg, Wien 1973.Google Scholar
  20. Mohr, W., [1975]: Univariate autoregressive moving-average-Prozesse und die Anwendung der Box-Jenkins-Technik in der Zeitreihenanalyse, Diss. Kiel 1975.Google Scholar
  21. Nelson, C. R., [1973]: Applied Time Series Analysis for Managerial Forecasting, San Francisco et al. 1973.Google Scholar
  22. Nowak, S., [1973]: Correlation, Definitional, and Inferential Indicators, Polish Sociological Bulletin, 1963, 2, S. 31 ff., zit. nach: R. Mayntz, K. Holm, P. Hübner, Einführung in die Methoden der empirischen Soziologie, Köln, Opladen 1969, S. 40.Google Scholar
  23. Nullau, B., Heiler, S., Wäsch, P., Meisner, B., Filip, D., [1969]: Das »Berliner Verfahren«, DIW-Beiträge zur Strukturforschung, Heft 7, 1969, S. 9–18.Google Scholar
  24. Schäffer, K.-A., [1970]: Beurteilung einiger herkömmlicher Methoden zur Analyse von ökonomischen Zeitreihen, in: W. Wetzel, Hrsg., Neuere Entwicklungen auf dem Gebiet der Zeitreihenanalyse, Göttingen 1970, S. 131–164.Google Scholar
  25. Schäffer, K.-A., Wetzel, W., [1971]: Vergleich der »Census Methode« und des »Berliner Verfahrens« zur Analyse ökonomischer Zeitreihen, Konjunkturpolitik, 17. Jg., 1971, S. 42–70.Google Scholar
  26. Schmidt, R., [1971]: Optimale Kapitalanlage am Aktienmarkt, unveröff. Hab. Schrift, Bonn 1971.Google Scholar
  27. Shiskin, J., [1967a]: Reverse Trend Adjustment of Leading Indicators, Review of Economics and Statistics, Vol. 49, 1967, S. 45–49.CrossRefGoogle Scholar
  28. Shiskin, J., [1967b]: Indicators of Business Expansions and Contractions, National Bureau of Economic Research, New York 1967.Google Scholar
  29. Shiskin, J., [1969]: Business Cycle Indicators The Known and the Unknown, in: J. J. Clark, The Management of Forecasting, New York 1969.Google Scholar
  30. Shiskin, J., Eisenpress, H., [1957]: Seasonal Adjustments by Electronic Computer Methods, Journal of the American Statistical Association, Vol. 52, 1957, S. 415–449.CrossRefGoogle Scholar
  31. Stekler, H. O., Schepsman, M., [1973]: Forecasting with an Index of Leading Series, Journal of the American Statistical Association, Vol. 68, 1973, S. 291–296.CrossRefGoogle Scholar
  32. Strigel, W. H., [1972]: Konjunkturindikatoren aus qualitativen Daten, IfO-Studien, 18. Jg., 1972, S. 185–214.Google Scholar
  33. Trigg, D. W., Leach, A. G., [1967]: Exponential Smoothing with an Adaptive Response Rate, Operational Research Quarterly, Vol. 18, 1967, S. 53–59.CrossRefGoogle Scholar
  34. Vomfelde, W., [1973]: Frühindikatoren der Konjunkturentwicklung, Konjunkturpolitik, 19. Jg., 1973, S. 68–80.Google Scholar
  35. Wecker, W. E., [1973]: Time-Series Prediction: Theory and Practice, PhD Diss., University of Michigan, Michigan 1973, University Microfilms 73–24712.Google Scholar
  36. Wetzel, W., [1963]: Univariable mikro-ökonomische Prognosemodelle mit exponentieller Gewichtung der Beobachtungswerte, Metrika, Bd. 6, 1963, S. 155–186.CrossRefGoogle Scholar
  37. Wetzel, W., [1969]: Statistische Methoden der Zeitreihenanalyse und ihre praktischen Anwendungsmöglichkeiten, Allgemeines Statistisches Archiv, 53. Bd., 1969, S. 3–34.Google Scholar
  38. Wheelwright, S. C., Makridakis, S., [1973]: Forecasting Methods for Management, New York et al. 1973.Google Scholar
  39. Whybark, N. C., [1972]: A Comparison of Adaptive Forecasting Techniques, Logistics and Transportation Review, Vol. 8, 1972, S. 13–26.Google Scholar
  40. Winters, P. R., [1960]: Forecasting Sales by Exponentially Weighted Moving Averages, Management Science, Vol. 6, 1960, S. 324–342.CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Dr. Th. Gabler-Verlag, Wiesbaden 1977

Authors and Affiliations

  • Klaus Brockhoff
    • 1
  1. 1.Universität KielDeutschland

Personalised recommendations