Neuronale Netze zur Prognose und Disposition im Handel

Neuronale Netze zur Prognose und Disposition im Handel

 

 

 

von: Sven F. Crone

Gabler Verlag, 2010

ISBN: 9783834986313

Sprache: Deutsch

488 Seiten, Download: 7223 KB

 
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Neuronale Netze zur Prognose und Disposition im Handel



  Geleitwort 6  
  Vorwort 7  
  Inhaltsübersicht 8  
  Inhaltsverzeichnis 9  
  Abbildungsverzeichnis 14  
  Tabellenverzeichnis 21  
  Abkürzungsverzeichnis 24  
  Symbolverzeichnis 27  
  1 Einleitung 31  
     1.1 Problemstellung 31  
     1.2 Gang der Untersuchung 36  
  2 Prognose und Disposition im Handel 39  
     2.1 Grundlagen der Warendisposition 39  
        2.1.1 Definition und Einordnung der Warendisposition 39  
        2.1.2 Warendisposition als Kernprozess des Handels 41  
        2.1.3 Dispositions- und Lagerstrukturen im Handel 44  
        2.1.4 Funktionsmodell der Warendisposition 49  
     2.2 Modelle der Bedarfsrechnung 52  
        2.2.1 Determinanten 52  
           2.2.1.1 Kennzeichnung des Bedarfs 52  
           2.2.1.2 Modellauswahl 54  
        2.2.2 Deterministische Modelle 56  
        2.2.3 Stochastische Modelle 58  
           2.2.3.1 Modelle für stationären Bedarf 58  
           2.2.3.2 Modelle für instationären Bedarf 60  
     2.3 Modelle der Bestellmengenrechnung 62  
        2.3.1 Determinanten 62  
           2.3.1.1 Entscheidungsvariablen 62  
           2.3.1.2 Kostenparameter 64  
           2.3.1.3 Modellauswahl 69  
        2.3.2 Deterministische Modelle 72  
           2.3.2.1 Modelle für stationär-deterministischen Bedarf 72  
           2.3.2.2 Modelle für instationär-deterministischen Bedarf 76  
        2.3.3 Stochastische Modelle 77  
           2.3.3.1 Modelle für stationär-stochastischen Bedarf 77  
           2.3.3.2 Modelle für instationär-stochastischen Bedarf 89  
     2.4 Beurteilung von Dispositionsverfahren 92  
        2.4.1 Deskriptive Maße der Dispositionsgüte 92  
        2.4.2 Zusammenhang von Prognosefehler und Dispositionsgüte 95  
  3 Methodische Grundlagen der Prognose 97  
     3.1 Determinanten der Prognosemodelle 97  
        3.1.1 Merkmale der Prognose 97  
        3.1.2 Determinanten von Prognosemodellen 99  
           3.1.2.1 Gegenstand der Prognose 99  
           3.1.2.2 Formalisierungsgrad der Modellbildung 102  
           3.1.2.3 Gestaltung der abhängigen Modellvariablen 104  
           3.1.2.4 Gestaltung der unabhängigen Modellvariablen 107  
        3.1.3 Auswahl von Prognosemodell und Prognoseverfahren 112  
           3.1.3.1 Umfang des Erklärungsmodells 112  
           3.1.3.2 Zeitlicher Prognosehorizont 115  
           3.1.3.3 Verfahren der Bedarfsprognose 118  
           3.1.3.4 Prognoseverfahren im Handel 120  
     3.2 Berechnung von Prognoseverfahren 124  
        3.2.1 Subjektive Prognoseverfahren 124  
        3.2.2 Objektive Prognoseverfahren der Verteilungsschätzung 126  
           3.2.2.1 Bestimmung der empirischen Verteilungsfunktion 126  
           3.2.2.2 Approximation durch theoretische Verteilungsfunktionen 127  
           3.2.2.3 Schätzung der Verteilungsparameter 130  
        3.2.3 Objektive Prognoseverfahren der Zeitreihenanalyse 133  
           3.2.3.1 Zeitreihen als Grundlage der Prognose 133  
           3.2.3.2 Verfahren bei konstantem Bedarfsniveau 141  
           3.2.3.3 Verfahren bei trendbehaftetem Bedarfsverlauf 148  
           3.2.3.4 Verfahren bei saisonalem und trend-saisonalem Bedarfsverlauf 152  
        3.2.4 Objektive Prognoseverfahren der Kausalanalyse 155  
           3.2.4.1 Dynamische Regression 155  
     3.3 Beurteilung von Prognoseverfahren 158  
        3.3.1 Wirtschaftlichkeit und Prognosegenauigkeit 158  
        3.3.2 Beurteilung der Prognosegenauigkeit 159  
           3.3.2.1 Aspekte der Beurteilung 159  
           3.3.2.2 Statistische Prognosefehler 161  
           3.3.2.3 Statistische Fehlermaße 163  
           3.3.2.4 Komparative statistische Fehlermaße 167  
        3.3.3 Durchführung von empirischen Vergleichsstudien 169  
           3.3.3.1 Erkenntnisse aus Vergleichsstudien 169  
           3.3.3.2 Durchführung von Vergleichsstudien 170  
     3.4 Anwendung von Prognoseverfahren 172  
        3.4.1 Methodologien der Prognoseprozesse 172  
        3.4.2 Phasen des Prognoseprozesses 174  
           3.4.2.1 Problemformulierung 174  
           3.4.2.2 Informationsbereitstellung 175  
           3.4.2.3 Auswahl der Verfahren 179  
           3.4.2.4 Durchführung der Verfahren 185  
           3.4.2.5 Beurteilung der Verfahren 186  
           3.4.2.6 Anwendung der Verfahren 186  
        3.4.3 Fehlerquellen im Prognoseprozess 187  
  4 Neuronale Netze als Instrument der Prognose 189  
     4.1 Methodische Grundlagen von Neuronalen Netzen 189  
        4.1.1 Definition und Abgrenzung 189  
        4.1.2 Motivation zur Analyse von Neuronalen Netzen 191  
        4.1.3 Historische Entwicklung 192  
     4.2 Aufbau und Funktionsweise von Neuronalen Netzen 194  
        4.2.1 Biologisches Vorbild 194  
        4.2.2 Technische Realisierung 197  
        4.2.3 Signalverarbeitung in künstlichen Neuronen 199  
           4.2.3.1 Eingabefunktionen 199  
           4.2.3.2 Aktivierungsfunktionen 200  
           4.2.3.3 Ausgabefunktionen 205  
        4.2.4 Informationsverarbeitung in Netzwerken von Neuronen 209  
           4.2.4.1 Netzwerktopologie 209  
           4.2.4.2 Struktur der Verbindungsgewichte 211  
           4.2.4.3 Aktivierungsstrategien der Informationsverarbeitung 213  
        4.2.5 Ausgewählte Architekturen 214  
     4.3 Parametrisierung von Neuronalen Netzen 219  
        4.3.1 Grundlagen des Lernens 219  
        4.3.2 Algorithmen des überwachten Lernens 224  
           4.3.2.1 Klassische Lernalgorithmen 224  
           4.3.2.2 Der Backpropagation-Lernalgorithmus 227  
           4.3.2.3 Erweiterungen des Backpropagation-Algorithmus 229  
        4.3.3 Anwendung der Lernalgorithmen 233  
     4.4 Anwendung von Neuronalen Netzen zur Prognose 237  
        4.4.1 Einsatzfähigkeit Neuronaler Netze zur Prognose 237  
           4.4.1.1 Eigenschaften von Neuronalen Netzen 237  
           4.4.1.2 Anwendungsbereiche von Neuronalen Netzen 241  
           4.4.1.3 Anwendungen von Neuronalen Netzen zur Prognose 246  
           4.4.1.4 Empirische Güte der Anwendung 253  
        4.4.2 Netzwerkarchitekturen zur Prognose 256  
           4.4.2.1 Zeitreihenanalytische Modellierung 256  
           4.4.2.2 Kausalanalytische Modellierung 258  
           4.4.2.3 Äquivalenz zu statistischen Prognoseverfahren 261  
  5 Neuronale Netze zur Disposition 269  
     5.1 Lernziele und Zielfunktionen von Neuronalen Netzen 269  
     5.2 Zielfunktionen der statistischen Prognosefehler 275  
        5.2.1 Quadratische Fehlerfunktionen 275  
        5.2.2 Nicht-quadratische Fehlerfunktionen 281  
     5.3 Zielfunktionen der betriebswirtschaftlichen Entscheidungskosten 291  
        5.3.1 Asymmetrische Kostenfunktionen in der Statistik 291  
           5.3.1.1 Erweiterung auf asymmetrische Kostenfunktionen 291  
           5.3.1.2 Lineare asymmetrische Kostenfunktionen 296  
           5.3.1.3 Nichtlineare asymmetrische Kostenfunktionen 299  
           5.3.1.4 Anwendungsbereiche asymmetrischer Kostenfunktionen 302  
        5.3.2 Neuronale Netze und asymmetrische Kostenfunktionen 305  
           5.3.2.1 Parametrisierung bei asymmetrischen Kostenfunktionen 305  
           5.3.2.2 Erweiterung des Backpropagation-Algorithmus 307  
           5.3.2.3 Auswirkungen von asymmetrischen Kostenfunktionen 310  
     5.4 Studie zur Einsatzfähigkeit von asymmetrischen Kostenfunktionen 312  
        5.4.1 Gestaltung des Versuchsaufbaus 312  
           5.4.1.1 Datenbasis der Studie 312  
           5.4.1.2 Ziel- und Kostenfunktionen 315  
           5.4.1.3 Modellierung der Verfahren 316  
        5.4.2 Ergebnisse 319  
           5.4.2.1 Grafische Analyse und Interpretation 319  
           5.4.2.2 Beurteilung der Einsatzfähigkeit 328  
           5.4.2.3 Beurteilung der Entscheidungsgüte 333  
        5.4.3 Zusammenfassung und Interpretation 338  
  6 Empirischer Vergleich von Neuronalen Netzen zur Prognose und Disposition 343  
     6.1 Gestaltung der Vergleichsstudie 343  
        6.1.1 Zielsetzung des Verfahrensvergleichs 343  
        6.1.2 Aufbau der Vergleichsstudie 345  
     6.2 Durchführung der Vergleichsstudie 348  
        6.2.1 Problemstellung 348  
           6.2.1.1 Der Warenautomat als Betriebsform des Handels 348  
           6.2.1.2 Prognose und Disposition an Warenautomaten 352  
           6.2.1.3 Modelltheoretische Einordnung der Problemstellung 354  
        6.2.2 Datenanalyse 357  
           6.2.2.1 Stichprobe der Zeitreihen 357  
           6.2.2.2 Explorative Datenanalyse 360  
           6.2.2.3 Aufteilung der Datenbasis 374  
        6.2.3 Verfahren zur Bedarfsprognose 375  
           6.2.3.1 Auswahl der Prognoseverfahren 375  
           6.2.3.2 Berechnung der statistischen Prognoseverfahren 378  
           6.2.3.3 Berechnung der Neuronalen Netze zur Prognose 380  
        6.2.4 Verfahren zur Bestellmengenrechnung 382  
           6.2.4.1 Bestimmung des kostenoptimalen Servicelevels 382  
           6.2.4.2 Bestellmengenrechnung für statistische Prognoseverfahren 384  
           6.2.4.3 Simultane Bestellmengenrechnung mit Neuronalen Netzen 385  
        6.2.5 Beurteilungsmaße 386  
           6.2.5.1 Fehlermaße der Prognosegenauigkeit 386  
           6.2.5.2 Kostenmaße der Dispositionsgüte 387  
     6.3 Ergebnisse der Vergleichsstudie 388  
        6.3.1 Ergebnisse der Bedarfsprognose 388  
           6.3.1.1 Gesamtergebnisse 388  
           6.3.1.2 Ergebnisse nach Absatzstelle 399  
           6.3.1.3 Ergebnisse nach Zeitreihe 404  
           6.3.1.4 Ergebnisse nach Zeitreihencharakteristika 406  
        6.3.2 Ergebnisse der Warendisposition 411  
           6.3.2.1 Gesamtergebnisse 411  
           6.3.2.2 Ergebnisse nach Absatzstelle 419  
           6.3.2.3 Ergebnisse nach Zeitreihen 424  
           6.3.2.4 Ergebnisse nach Zeitreihencharakteristika 425  
        6.3.3 Zusammenhang zwischen Prognosegenauigkeit und Dispositionskosten 430  
  7 Schlussbetrachtung 435  
     7.1 Zusammenfassung 435  
     7.2 Ausblick 436  
  Literaturverzeichnis 439  
  8 Anhang 485  

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