Technische Universität Ilmenau

Prognoserechnung - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Prognoserechnung im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013
Modulnummer6284
Prüfungsnummer2500065
FakultätFakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien
Fachgebietsnummer 2532 (Quantitative Methoden der Wirtschaftswissenschaften)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Udo Bankhofer
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte4
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)86
VerpflichtungWahlmodul
Abschlussschriftliche Prüfungsleistung, 90 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Statistik 1 und 2

 

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Die Studierenden kennen die wichtigsten Prognosetechniken und können diese in Bezug auf ihre Anwendungsmöglichkeiten einordnen. Sie sind in der Lage, die Güte getroffener Vorhersagen anhand objektiver Kriterien zu bewerten.

Die Lehrveranstaltung vermittelt Fach- und Methodenkompetenz vorrangig für Entwicklungs- und Wirkungsprognosen. Die Studierenden sind mit multivariaten Prognoseverfahren so weit vertraut, um entsprechende Modelle verstehen und praktisch anwenden zu können. Sie beherrschen die Zerlegung gegebener Zeitreihen in Komponenten und deren Extrapolation in die Zukunft. Die Studierenden können lineare Modelle an stationäre Zeitreihen anpassen und damit kurzfristige Vorhersagen erstellen.

Inhalt

1. Einführung und Überblick

2. Multivariate Prognoseverfahren

  • Regressionsanalyse

  • Diskriminanzanalyse

  • Entscheidungsbäume

3. Komponentenmodelle

  • Grundmodell und Varianten

  • Schätzung der Komponenten

  • Modellbeurteilung

4. Lineare Zeitreihenmodelle

  • Autoregressive Modelle

  • MA-Modelle

  • ARMA-Modelle

  • ARIMA-Modelle
Medienformen

Interaktives Tafelbild, Overhead-Projektionen, Moodle: https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/index.php?categoryid=223

Literatur

Jeweils in der aktuellen Auflage:

  • Bankhofer, U.; Vogel, J.: Datenanalyse und Statistik, Gabler, Wiesbaden

  • Fahrmeir, L.; Hamerle, A.; Tutz, G.: Multivariate statistische Verfahren, de Gruyter, Berlin

  • Hansmann, K.-W.: Kurzlehrbuch Prognoseverfahren, Gabler, Wiesbaden

  • Makridakis, S.; Wheelwright, S.; Hyndman, R.: Forecasting, Wiley, New York

  • Merstens, P.; Rässler, S. (Hrsg.): Prognoserechnung, Physica, Heidelberg

  • Rinne, H.; Specht, K.: Zeitreihen – Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose, Vahlen, München

  • Schlittgen, R.: Angewandte Zeitreihenanalyse, Oldenbourg, München, Wien

  • Schlittgen, R.; Streitberg, B.: Zeitreihenanalyse, Oldenbourg, München, Wien
Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

Hospitation: