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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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