By Frank Herrmann

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Die Identifikation eines Zeitfolgentyps basiert auf der oben angesprochenen Analyse der Autokorrelation. Zusätzlich werden Parameter der Prognoseverfahren eingestellt, indem die Güte von ex-post-Prognosen mit unterschiedlichen Parametereinstellungen verglichen werden; der dabei eingesetzte Algorithmus befindet sich im Abschnitt "Anwendung von einem Prognoseverfahren". 2 Regelmäßiger Bedarfsverlauf Die im Abschnitt über grundlegende Überlegungen genannten Typen von regelmäßigen Bedarfsverläufen lassen sich durch spezifische (und damit unterschiedliche) Verfahren prognostizieren, die in den entsprechend bezeichneten Abschnitten erläutert werden.

Trend: der Bedarf steigt mit der Zeit. 2 weiter analysiert wird. 120 •• 110 100 ~ "'C 0 ~ 90 • 80 70 • •• 60 50 0 • 4 • • •• • • • • • • • • • • 8 12 16 20 24 Monate Abbildung 2-2: Bedarfsverlauf für Stühle über die letzten 24 Monate • Saisonalität: der Bedarf schwankt periodisch. Als Beispiel diene die Nachfrage nach Gartentischen pro Quartal, die in Abbildung 2-3 aufgezeichnet ist. Sie hat stets im zweiten Quartal (im Sommer) einen signifikanten Anstieg und damit einen so genannten Saisonzyklus von 4 Quartalen.

Damit ist PI = a o + b, = 53,75 + 2,94 = 56,69 der Prognosewert der ersten Periode. Der Glättungsparameter ist a = 0,3. Mit ihm berechnen sich die Startwerte y~l) und y~2) durch y~l) = ao - 1-0. Jo2) =ao _2. a 1-0. a ·b o =53,75_2. 1-0,3 ·2,94 = 46,89 und 0,3 1-0,3 '2,94=40,03. 49,923+(1-0,3) ·40,03 = 42,9979. Damit ergibt sich P2 = [2. 49,923 - 42, 9979] + [~. (49,923 - 42, 9979)] = 56,8481 l-a 1-~3 +2,9679=59,816. Der aktuelle Achsenabschnitt ist somit 56,85 und die aktuelle Steigung 2,97. y~2) = 0,3· 52,0461 + (1- 0,3) ·42,9979 = 45,80236.

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