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Abb. 5: Local-Level-Mo<strong>de</strong>l mit Saison für die Zeitreihe „Auftagseingang" (1991-20071<br />
geflacht hat. Außer<strong>de</strong>m nimmt die Amplitu<strong>de</strong><br />
<strong>de</strong>r Saison wie<strong>de</strong>r zu, wobei die Schwankungen<br />
tiefer in <strong>de</strong>n Negativbereich hineingehen. Diese<br />
Vorzeichen lassen für 2008 eine stagnieren<strong>de</strong><br />
Entwicklung entarten.<br />
Schauen wir <strong>de</strong>shalb einmal, was die Prognose<br />
für <strong>das</strong> Jahr 2008 vorgibt. Das Prognoseergeb<br />
nis läuft auch <strong>auf</strong> eine stagnieren<strong>de</strong> Entwick<br />
lung hinaus. Allerdings zeigt sich anhand <strong>de</strong>r<br />
vorliegen<strong>de</strong>n Ist-Werte, <strong>das</strong>s die Prognose ein<br />
leicht optimistisches Bild zeichnet.<br />
Zusammenfassung<br />
Das State-Space-Mo<strong>de</strong>l ist, wie gezeigt wer<br />
<strong>de</strong>n konnte, ein gut geeignetes Instrument,<br />
um Geschäftsprozesse, die <strong>de</strong>utlich von<br />
Zufallsgrößen beeinflusst wer<strong>de</strong>n, zu be<br />
schreiben. Auf dieser Grundlage können dann<br />
auch zuverlässige Prognosen erstellt wer<strong>de</strong>n.<br />
Mit an<strong>de</strong>ren Worten gesagt zeigt die Prognose,<br />
welche geschäftliche Entwicklung mit großer<br />
Wahrscheinlichkeit zu entarten ist. Damit eröff<br />
net sie <strong>de</strong>m <strong>Controlling</strong> ein präventives Aktions<br />
feld, wie z.B. <strong>de</strong>r erwartbaren Entwicklung im<br />
Sinne <strong>de</strong>r Sicherung, Verstärkung o<strong>de</strong>r Dämp<br />
fung begegnet wer<strong>de</strong>n kann.<br />
Anmerkung:<br />
Alle statistischen Berechnungen sowie alle<br />
Schaubil<strong>de</strong>r wur<strong>de</strong>n unter Ventendung <strong>de</strong>s Sta<br />
tistikpaketes OxMetrics 4.10, Copyright Jürgen<br />
A. Doomik 1994 - 2006, erstellt.<br />
Literatur:<br />
Comman<strong>de</strong>ur J.J.F. and Koopman, S.J., An In<br />
troduction to State Space Time Series Analysis,<br />
Oxford/New York, 2007<br />
Durbin, J. and Koopman, S.J., Time Series Ana<br />
lysis by State Space Methods, Oxford/New York,<br />
2001 •<br />
im<br />
Prognosew«!^ ^Ist-Werte<br />
Differenz<br />
Prognose zu Ist ' "J<br />
^l^hr 2008<br />
Januar 110,4 111,4 -1.0<br />
Februar 118,3 117,2 + 1.1<br />
März 122,6 119,2 + 3,4<br />
April 107,9 106,0 -Hl,9<br />
Mai 108,7 102,2 + 6,5<br />
Juni 108,9 ? ?<br />
Juli 112,6 ? ?<br />
August 112,7 9 ?<br />
September 119,6 ? ?<br />
Oktober 124,3 ? ?<br />
November 115,6 ? ?<br />
Dezember 100,4 ? ?<br />
Abb. 6: Prognosewerte für 2008<br />
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