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KausalePrognoseverfahren


KausalePrognoseverfahren sehe Analysen von Modellen des Konsumenten­verhaltens, Berlin 1983. Zu den kausalen Prognoseverfahren zäh­len alle Methoden, die die Entwicklung der zu prognostizierenden Variablen (Zeitreihe) auf den Einfluß anderer, sog. exogener Vari­ablen zurückführen und eine solche Kausal­beziehung zur Prognose ausnutzen. Die Kausalbeziehung zwischen zwei oder mehreren Zeitreihen kann nicht allein mit statistischen Hilfsmitteln, sondern nur auf Basis einer fachwissenschaftlichen Theorie festgestellt werden. So kann z.B. betriebs­wirtschaftlich erklärt werden, dass eine Wer­bekampagne den Absatz des beworbenen Produktes beeinflußt. Mit der statistischen Korrelationsrechnung ermittelt man nur das quantitative Ausmaß dieses Einflusses. Die wichtigsten kausalen Prognoseverfahren sind die Indikator-Methode und v. a. die multiple Regressionsprognose, mit der ver­sucht wird, aus dem Datenmaterial die Re­gressionskoeffizienten bi (i = 0,1,.. .,n) der Regressionsgleichung yt = b0 + bixit + b2X2t + . .. + bnxnt + et (t=l...... T) yt = Wert der zu prognostizierenden Zeitreihe zum Zeitpunkt t Xit = Wert der i-ten kausalen Einfluß­größe zum Zeitpunkt t et = Störvariable zum Zeitpunkt t zu schätzen. Sind die Werte der kausalen Va- riablen für einen zukünftigen Zeitpunkt be­kannt, so läßt sich mit Hilfe der Regressions­gleichung der entsprechende Wert von y prognostizieren.   

Literatur: Schneeweiß, H., Ökonometrie, 3. Aufl., Würzburg, Wien 1978.

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