Multiple Regressionsprognose

Prognoseverfahren auf Basis der Regressionsanalyse zur Erklärung des Verhaltens der zu prognostizierenden Zeitreihe (z.B. Absatzvolumen) durch das Verhalten anderer Zeitreihen, von denen man annimmt, dass sie die zu prognostizierende Zeitreihe beeinflussen (Kausale Prognoseverfahren). Die beeinflussenden Zeitreihen werden unabhängige oder exogene Variable, die zu prognostizierende Zeitreihe abhängige oder endogene Variable genannt. Bezeichnet man mit y die abhängige Variable, mitxi(i=
1. . .n)dieunabhängigenVaria- blen und mit e eine nicht vorhersehbare Störvariable, so gilt folgende allgemeine Regressionsgleichung: Die Funktion f kann in der Praxis nichtlinear und von komplexer Struktur sein, wird aber häufig als linear angenommen, um den mathematischen Aufwand zu begrenzen. Liegen TZeitreihenwerte aus der Vergangenheit vor, so nimmt die Regressionsgleichung folgende Form an: Man spricht bei dieser Funktion auch von einem Ein-Gleichungs-Modell, weil es nur eine abhängige Variable enthält. Bei Mehr-Glei- chungsmodellen tritt die abhängige Variable in anderen Gleichungen als unabhängige Variable auf, so dass interdependente Systeme entstehen, die für gesamtwirtschaftliche Modelle (mit den Variablen Volkseinkommen, Konsum, Investitionen usw.) typisch sind. Die Parameter b; (i = 1,.. .n) der Regressionsgleichung werden mit der Kleinste-Quadra- te-Methode aus dem Datenmaterial geschätzt und gestatten somit eine quantitative Prognose von y, falls die Werte der unabhängigen Variablen xi (i = 1,.. .,n) bekannt sind oder bereits anderweitig prognostiziert wurden. Auf diese Weise kann man z. B. den Absatz eines Unternehmens (abhängige Variable) mit Hilfe der unabhängigen Variablen Geschäftsklimaindex des Ifo-Instituts, Werbeaufwand, (geplanter) Preisunterschied zu Konkurrenzprodukten, serienmäßige Ausstattung und o. ä. prognostizieren. Literatur. Schneeweiß, H., Ökonometrie, 3. Aufl., Würzburg, Wien 1978.

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