Regressionsanalyse als Methode zur Nachfrageprognose. Produktnachfrageentwicklung eines Supermakts
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
Studienarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich BWL - Handel und Distribution, Note: 1.3, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die zuverlässige Planung des zukünftigen Absatzes gilt in der Wirtschaft als unverzichtbarer Bestandteil einer erfolgreichen Unternehmensführung. Insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel kann eine zu geringe Produktnachfrage in Bezug auf verderbliche Produkte zu starken Gewinneinbußen führen, da überschüssige verdorbene Ware gezwungenermaßen renditelos und kostspielig entsorgt werden muss. Das Ziel dieser Hausarbeit ist, unter Verwendung der Regressionsanalyse zu unter...
Studienarbeit aus dem Jahr 2016 im Fachbereich BWL - Handel und Distribution, Note: 1.3, , Sprache: Deutsch, Abstract: Die zuverlässige Planung des zukünftigen Absatzes gilt in der Wirtschaft als unverzichtbarer Bestandteil einer erfolgreichen Unternehmensführung. Insbesondere im Lebensmitteleinzelhandel kann eine zu geringe Produktnachfrage in Bezug auf verderbliche Produkte zu starken Gewinneinbußen führen, da überschüssige verdorbene Ware gezwungenermaßen renditelos und kostspielig entsorgt werden muss. Das Ziel dieser Hausarbeit ist, unter Verwendung der Regressionsanalyse zu untersuchen, ob und in welchem Ausmaß die Produktnachfrage in einem ausgewählten Supermarkt von der Produktwerbung, dem Produktpreis und der zeitlichen Entwicklung abhängt. Anschließend soll mithilfe des Regressionsmodells eine Nachfrageprognose durchgeführt und beurteilt werden. Dazu werden eingangs in Kapitel 2 die theoretischen Grundlagen der Regressionsanalyse erläutert. Anschließend werden ausgewählte Prognosegütemaße vorgestellt und voneinander abgegrenzt. Im dritten Kapitel wird zunächst der verwendete Datensatz beschrieben, wobei die Eigenschaften der enthaltenen Variablen erläutert werden. Nachfolgend wird zur Einführung eine multiple-lineare-Regressionsanalyse anhand eines ausgewählten Produktes durchgeführt, um mit den Begrifflichkeiten der Regressionskoeffizienten vertraut zu werden und eine Prognose der Nachfrage durchführen zu können. Daraufhin sollen die Regressionsmodelle aller 2.910 Produkte gebildet werden, um anhand der Masse der daraus resultierenden Regressionskoeffizienten ein Urteil über den durchschnittlichen Einfluss der jeweiligen Einflussvariablen auf die Zielvariable bilden zu können. Im letzten Abschnitt des Kapitel 3 werden sämtliche 2.910 Regressionsmodelle mittels eines Prognosegütemaßes beurteilt, um eine ungefähre Qualität der Modelle bestimmen zu können. In Kapitel 4 fasst das Fazit dieser Hausarbeit das Ergebnis der durchgeführten Regressionsanalysen zusammen und versucht, abgeleitet von den Regressionsmodellen, Regelmäßigkeiten in der Umsatzplanung des betrachteten Supermarktes zu nennen.
Andere Kunden interessierten sich für
