Lösungen Lern- und Praxismaterialien: Quantitative Methoden: Unterschied zwischen den Versionen
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| a) || Für die Berechnung des gleitenden Durchschnitts werden zum Beispiel auf die Absätze von diversen vergangenen Monaten zurückgegriffen. || x || || | | a) || Für die Berechnung des gleitenden Durchschnitts werden zum Beispiel auf die Absätze von diversen vergangenen Monaten zurückgegriffen. || x || || | ||
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| b) || Die | | b) || Die multiple Regressionsanalyse zeigt die Beziehung zwischen mindestens zwei abhängigen und einer unabhängigen Variablen. || || x || Die multiple Regressionsanalyse zeigt die Beziehung zwischen mindestens zwei unabhängigen und einer abhängigen Variablen. | ||
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| c) || Der gewichtete gleitende Durchschnitt eignet sich, um stationäre vergangenheitsbasierte Zeitreihen analysieren zu können, um so mathematisch Prognosen für die zukünftige Absatzmenge herzuleiten. || || x || Das ARIMA Modell eignet sich, um stationäre vergangenheitsbasierte Zeitreihen analysieren zu können, um so mathematisch Prognosen für die zukünftige Absatzmenge herzuleiten. | | c) || Der gewichtete gleitende Durchschnitt eignet sich, um stationäre vergangenheitsbasierte Zeitreihen analysieren zu können, um so mathematisch Prognosen für die zukünftige Absatzmenge herzuleiten. || || x || Das ARIMA Modell eignet sich, um stationäre vergangenheitsbasierte Zeitreihen analysieren zu können, um so mathematisch Prognosen für die zukünftige Absatzmenge herzuleiten. |
Version vom 10. Mai 2022, 16:53 Uhr
a) Entscheiden Sie durch Ankreuzen, ob folgenden Aussagen richtig oder falsch sind. Korrigieren Sie falsche Aussagen.
Aussage | Richtig | Falsch | Korrektur | |
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a) | Für die Berechnung des gleitenden Durchschnitts werden zum Beispiel auf die Absätze von diversen vergangenen Monaten zurückgegriffen. | x | ||
b) | Die multiple Regressionsanalyse zeigt die Beziehung zwischen mindestens zwei abhängigen und einer unabhängigen Variablen. | x | Die multiple Regressionsanalyse zeigt die Beziehung zwischen mindestens zwei unabhängigen und einer abhängigen Variablen. | |
c) | Der gewichtete gleitende Durchschnitt eignet sich, um stationäre vergangenheitsbasierte Zeitreihen analysieren zu können, um so mathematisch Prognosen für die zukünftige Absatzmenge herzuleiten. | x | Das ARIMA Modell eignet sich, um stationäre vergangenheitsbasierte Zeitreihen analysieren zu können, um so mathematisch Prognosen für die zukünftige Absatzmenge herzuleiten. | |
d) | Bei dem gewichteten gleitenden Durchschnitt werden die IST-Absatzmengen in den einzelnen Monaten unterschiedlich gewichtet. | x |
b) Für welche Fragestellungen kann die Regressionsanalyse herangezogen werden?
- Wie verhält sich die Absatzmenge (abhängige Variable), wenn sich der Preis (erste unabhängige Variable) erhöht oder gesenkt wird und die Marketingausgaben (zweite unabhängige Variable) erhöht oder gesenkt werden?
- Welche unabhängige Variable hat den grössten Einfluss auf die Absatzplanung?
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