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Prognose

[s.a. Technological Forecasting] Das Ziel von Prognosen ist die Beschreibung zukünftig möglicher Untemehmungs-und Umweltzustände. Die Prognose baut auf vergangenheitsbezogenem Erfahrungsmaterial auf und projeziert es mittels eines zeitunabhängigen Kalküls in die Zukunft. Im Falle realtheoretisch fundierter Prognosen muss daher allgemeines Wissen in Form bestätigter Gesetzesaussagen vorliegen (vgl. Horväth, 1998, S. 389f.; Macharzina, 1999, S. 299).



Im Gegensatz hierzu ist Planung als systematisches, zukunftsbezogenes Durchdenken und Festlegen von Zielen sowie von Maßnahmen und Ressourceninput zur Zielerreichung zu verstehen (vgl. Pfohl, 1981, S. 16; Macharzina, 1999, S. 297f.). Wesentliches Merkmal des Planungsprozesses ist die Unsicherheit, d.h., die verfügbaren Informationen lassen keine eindeutigen Erwartungen zu. Auf Grund dieser Unsicherheit kommt der Prognose im Planungs-prozess große Bedeutung zu.



Gegenstand von Absatzprognosen im Rahmen des Marketing sind nach Meffert (2000) das Marktpotenzial, das Absatzpotenzial, das Marktvolumen, das Absatzvolumen sowie der Marktanteil. Grundsätzlich wird zwischen Entwicklungs- und Wirkungsprognosen differenziert.



Bei Entwicklungsprognosen werden die Wirkungen der einsetzbaren bzw. eingesetzten Instrumentalvariablen, z.B. des Marketinginstrumentariums (Marktinginstrumente) der eigenen Unternehmung oder des Wettbewerbs, nicht berücksichtigt. Wirkungsprognosen sollen dagegen die Wirkung von Aktivitäten erfassen, so die Marktreaktion auf absatzpolitische Maßnahmen. Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal von Prognosen ist ihre Fristigkeit. Im Allgemeinen unterscheidet man:



- kurzfristige Prognosen (bis zu einem Jahr)



- mittelfristige Prognosen (bis zu fünf Jahren)



- langfristige (bis zu zehn Jahren)



- futurologische Prognosen (mehr als zehn Jahre).



Weiterhin werden quantitative von qualitativen Prognosen methodenorientiert unterschieden (vgl. Macharzina, 1999, S. 173ff.; Welge/Al-Laham, 1999, S. 287ff.):



- Quantitative Prognosemethoden



Als Beispiel sei die Extrapolation erwähnt, bei der die zu prognostizierende Größe lediglich in Abhängigkeit vom Faktor Zeit gesehen wird. Die Extrapolation, als eine der bekanntesten quantitativen Prognosemethoden, kann nach der Methode der kleinsten Quadrate (so bei der Zeitregression), durch Bildung gleitender Durchschnitte oder durch die Exponentielle Glättung erfolgen. Sehr komplexe Zusammenhänge können durch Sirnulationsmodelk er-fasst und prognostizierbar gemacht werden.



- Qualitative Prognosemethoden



Hierzu zählen Methoden, die auf subjektiven Vorstellungen, Intuitionen u.Ä. beruhen. Vielfach entziehen sich die zu Grunde liegenden Informationen einer objektiven Nachprüfbarkeit, andererseits sind jedoch Prognosen aus der Erfahrung von Experten mitunter sehr exakt. Bekanntestes qualitatives Prognoseverfahren, das Expertenwissen auf möglichst breiter Basis und somit möglichst verlässlich nutzt, ist die Delphi-Methode.




bezeichnet die Vorhersage numerischer Werte für bestimmte Objekte. Werden nicht numerische Werte, d.h. Ausprägungen eines metrischen Merkmals, sondern vorgegebene Klassen, d.h. Ausprägungen ei­nes nominalen Merkmals vorhergesagt, so spricht man im Kontext des  Business Intelligence auch von   Klassifikation.

Vorhersage i.a. künftiger Situationen.  Man bedient sich hierfür der Prognoseverfahren.

 

 


 

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