Einführung in die Prognose saisonaler Zeitreihen mithilfe exponentieller Glättungstechniken und Vergleich der Verfahren von Holt/Winters und Harrison
Einführung in die Prognose saisonaler Zeitreihen mithilfe exponentieller Glättungstechniken und Vergleich der Verfahren von Holt/Winters und Harrison
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霍尔特/温特斯和哈里森的预测方法与技术和技术的预测
DOI:
10.1007/978-3-7908-2797-2_3
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发表时间:
2012
期刊:
影响因子:
--
通讯作者:
Roland Schuhr
中科院分区:
文献类型:
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作者:
Roland Schuhr
Zahlreiche okonomische Zeitreihen mit Monats-, Quartals- oder Halbjahreszeitabstand der Beobachtungswerte weisen neben einem Trend, also einer langerfristigen systematischen Anderung des Datenniveaus, auch Schwankungen der Zeitreihenwerte auf, die sich relativ gleichformig Jahr fur Jahr, in Sonderfallen auch Monat fur Monat oder Woche fur Woche, wiederholen. Diese als Saison bezeichneten zyklischen Schwankungen konnen in der Regel auf den Jahreszeitenwechsel und die Anpassung der menschlichen Lebensfuhrung an dieses physikalische Phanomen zuruckgefuhrt werden. So zeigt beispielsweise die Reihe der von der Bundesagentur fur Arbeit monatlich ermittelten Arbeitslosenzahlen in der Bundesrepublik ausgepragte Saisonschwankungen auf, die sich wesentlich durch die vom jahreszeitlichen Klimawechsel und von Ferienzeiten verursachten Beschaftigungsschwankungen in bestimmten Wirtschaftsbereichen wie dem Baugewerbe oder dem Hotel- und Gaststattengewerbe erklaren lassen. Ein weiteres auffalliges Beispiel haben Braun und Evans [2] untersucht: Sie fanden dramatische Unterschiede der Faktorproduktivitat auf volkswirtschaftlicher Ebene zwischen dem ersten und dem vierten Quartal eines jeden Jahres. Die Werte lagen im Durchschnitt der Messreihen zwischen -24 Prozent und +16 Prozent. Als Hauptursache identifizierten die Forscher die Auswirkungen des Weihnachtsfestes: Das mit Blick auf das Weihnachtsgeschaft „gehortete“ und nicht voll ausgelastete Personal arbeitet in der Weihnachtszeit (viertes Quartal) sehr angestrengt und damit produktiv, in den ubrigen Zeiten des Jahres aber weniger hart oder ist sogar unterfordert.