Da jede Prognose in irgendeiner Form die Grundlage für Entscheidungen liefern soll, sind zur Beurteilung von Prognosen folgende Kriterien angebracht: (1) Bedeutung der Entscheidung: Sie ist mass-- gebend für das anzuwendende Prognose-verfahren und den einzusetzenden zeitlichen und finanziellen Aufwand für das Erstellen. der Prognose. Bei grundlegenden Entscheidungen, z.B. Einführung eines neuen Produktes oder Investitionen für ein neues Produktionsverfahren, braucht man besonders gut fundierte Prognosen und wird anspruchsvollere und damit kostspieligere Prognose-verfahren heranziehen als bei Routine-Entscheidungen. (2) - Prognosekosten: Ist die Bedeutung der Entscheidung für den Prognostiker klargestellt, so sind anschliessend die Prognosekosten für einzelne Verfahren zu vergleichen. Hierzu zählen vor allem jene für Entwicklung bzw. Beschaffung der Prognose-Software sowie für Datenaufbereitung und Rechenzeit. (3 ) Prognosequalität: Eine Prognose kann ex ante, d. h. bevor beobachtete Werte im Prognosezeitraum vorliegen, überprüft werden, indem man die Auswahl der kausalen Variablen, die Form der Prognosefunktion (z. B. Linearität) oder die Zeitstabilitätshypothese auf ihre Zweckmässigkeit bzw. Vertretbarkeit hin untersucht. Eine abschliessende Beurteilung der Prognose ist jedoch nur ex post, d. h. durch Vergleich der prognostizierten mit den tatsächlich eintreffenden Werten möglich. Für diese Prüfung sind insb. statistische Fehlermasse geeignet, mit deren Hilfe gute und schlechte Prognosen objektiv unterschieden werden können.
Da jede Absatzprognose in irgendeiner Form die Grundlage für Entscheidungen lie- fern soll, sind zur Beurteilung von Prognosen folgende Kriterien angebracht: Bedeutung der Entscheidung Sie ist maßgebend für das anzuwendende Prognoseverfahren und den einzusetzenden zeitlichen und finanziellen Aufwand für das Erstellen der Prognose. Bei grundlegenden Entscheidungen, z.B. Einführung eines neuen Produktes oder Investitionen für ein neues Produktionsverfahren, braucht man besonders gut fundierte Prognosen und wird anspruchsvollere und damit kostspieligere Prognoseverfahren heranziehen als bei Routine-Entscheidungen. Die Prognosekosten lassen sich unterteilen in fixe Kosten für die Entwicklung bzw. Beschaffung der Prognosesoftware sowie ihre Implementierung auf einer EDV- Anlage, einschließlich der Dokumentation; variable Kosten für Rechenzeit und Speicherbedarf für die Prognoserechnung, Datenbeschaffung und -aufbereitung, Auswertung, Prüfung und kritische Kommentierung der Prognoseergebnisse. In der Praxis hat sich gezeigt, dass die Prognosekosten mit zunehmender Komplexität der Prognoseverfahren und mit höheren Ansprüchen an die Prognosegenauigkeit steigen. Häufig kann die Prognosegenauigkeit mit der Anwendung komplizierterer Verfahren verbessert werden. Prognosekosten Ist die Bedeutung der Entscheidung für den Prognostiker klargestellt, so sind anschließend die Prognosekosten für einzelne Verfahren zu vergleichen. Hierzu zählen v. a. die Kosten für die Entwicklung bzw. Beschaffung der Prognosesoftware sowie für die Datenaufbereitung und die Rechenzeit. Prognosequalität Eine Prognose kann ex ante, d. h. bevor beobachtete Werte im Prognosezeitraum vorliegen, überprüft werden, indem man die Auswahl der kausalen Variablen, die Form der Prognosefunktion (z. B. Linearität) oder die Zeitstabilitätshypothese einer kritischen Revision unterzieht. Eine abschließende Beurteilung der Prognose ist jedoch nur ex post, d. h. durch Vergleich der prognostizierten mit den tatsächlich eintreffenden Werten möglich. Für diese Prüfung sind insb. statistische Prognosefehlermaße geeignet, mit deren Hilfe gute und schlechte Prognosen objektiv unterschieden werden können.
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