Umsatzprognose - Regression x-Variable?

Wissenschaft Mathematik
#21

Halo!

Hallo, diese nachricht mag vielleicht etwas böse klingen, das ist sie aber nicht. Nur sehr sehr offen und ehrlich.

Kein Problem! Wenn ich Dich nun aber auch persoenlich einmal fragen darf, was Du machst bzw. was hast DU studiert?

Die Interpretation ist komplett die selbe. Du änderst nichts.

Ja, Entschuldigung, klar. Zweideutig bzw. falsch ausgedrueckt. Mit der Moeglichkeit, die Du mir genannt hast, bspw. logarithmieren, wird nur die Moeglichkeit geschafft, die Ergebnisse besser und einfach zu interpretieren, auch fuer die ueberzeugenden Argumentation… lol

Wenn die Aufnahme der Marketingausgaben deine Schätzer total verändert ist es ein Zeichen, dass die Marketingausgaben gaaaanz wichtig sind. Du machst es also genau falsch. Du läßt es raus, weil es was erklärt.

Schon richtig, aber dann muesste ich, wenn ich schon ein multiples Regessionsmodell erstelle, versuchen, auch weitere Faktoren mit einzubeziehen, die grundlegend ebenfalls den Umsatz determinieren…

Du redest von Überzeugung. Das ist typisch für das Management, die Ergebnisse sind vollkommen irrelevant. Nur Selbstdarstellung zählt.

Nun ja, das will ich zwar nicht, dennoch eine Auslegung: Die Gesellschaft, gerade Stakeholders, wolles es aber anscheinend so. Das ist nicht nur Management, sondern auch reine Psychologie!

Ich dachte du willst keine Zeitreihenanalyse machen?! WAS den :nun? Vermische nicht die Verfahren, dann kommt nur Grütze raus.

Nein, nein, tue ich nicht, bzw. habe ich nicht vor. Es ist doch aber so, dass exponential smooting 2. Ordnung (habe mir die Formel bei Excel selbst zusammengebastelt, da nur die 1. Ordnung zur Verfuegung) viel genauer und richtiger ist, da hierbei auch noch der Trend im 2. Schritt beruecksichtigt wird, oder? Anhand des exponential smoothing merkst Du doch auch, dass ich nicht darauf abziele, unrealistische, hohe Umsaetze prognostizieren zu wollen. Meine Frage, kann ich dieses Verfahren hierbei verwenden? Wie gesagt, der Trend wird ja bei ES in der 2. Ordnung mir beruecksichtigt…

Wäre es an erste Stelle nicht wichtig, das deine Schätzung RICHTIG ist!?

Doch, soweit wie moeglich, wobei ich auch nur mit 1-alpha = 0,95 arbeite, nicht bspw. mit 0,99 oder so…

Du kannst alles machen, was du willst. Die Frage ist nur, ob es sinnvoll ist. Und genau das bezweifel ich.

Ok, aber exponentielle Glaettung kann ich vergleichsweise zu Regressionsgerade doch auch anwenden, da ich ja ohnehin im 2. Schritt einen linearen Trend mit einbau bzw. berechne. Stimmt’s?

Den negativen Wert von Beta0 habe ich dir doch schon erklärt.

Ok. Und er ist also von unbedeutender Rolle?

Na ich kenne die Daten und die genauer Zahlen nicht, aber wenn beta1 groß ist, hast du einen großen Anstieg.

Nur soll das realistisch sein?! Egal, wollte es ja auch gar nicht so kompliziert machen. Fuer mich entscheidenen ist nun, ob ich die Exponentielle Glaettung fuer den Umsatz und weitere Kennzahlen verwenden kann im Vergleich zur Regressionsgerade…

#22

Hallo,

Kein Problem! Wenn ich Dich nun aber auch persoenlich einmal
fragen darf, was Du machst bzw. was hast DU studiert?

klar darfst du. Ich habe VWL studiert, Schwerpunkt u.a. Ökonometrie und angewandte Statistik, war 3 Jahre Mitarbeiter am Lehrstuhl für angewandte Statistik und habe Mathematik, Ökonometrie und Zeitreihenanalyse unterrichtet.

Allgemein bin ich zurückhaltend, und schreibe nur Dinge von denen ich was verstehe. :wink:

Die Interpretation ist komplett die selbe. Du änderst nichts.

Ja, Entschuldigung, klar. Zweideutig bzw. falsch ausgedrueckt.
Mit der Moeglichkeit, die Du mir genannt hast, bspw.
logarithmieren, wird nur die Moeglichkeit geschafft, die
Ergebnisse besser und einfach zu interpretieren, auch fuer die
ueberzeugenden Argumentation… lol

Die Interpretation ist eigentlich sehr einfach und wirtschaftlich oft besser.

Schon richtig, aber dann muesste ich, wenn ich schon ein
multiples Regessionsmodell erstelle, versuchen, auch weitere
Faktoren mit einzubeziehen, die grundlegend ebenfalls den
Umsatz determinieren…

Nein wieso? Wenn ich diese Argumentation zum Ende bringe, kann man auch umgekehrt argumentieren, denn dann solltest du gar keine Regression machen, schließlich müsstes du ja auch eine zweite Variable mit einbinden.

Es ist kein Problem mit nur 2 exogenen Variablen zu schätzen. Schau dir das R^2 an. Schwieriger wird die Frage, warum gerade die beiden Variablen und nicht andere?!

Du redest von Überzeugung. Das ist typisch für das Management, die Ergebnisse sind vollkommen irrelevant. Nur Selbstdarstellung zählt.

Nun ja, das will ich zwar nicht, dennoch eine Auslegung: Die
Gesellschaft, gerade Stakeholders, wolles es aber anscheinend
so. Das ist nicht nur Management, sondern auch reine
Psychologie!

Naja, man muss sich immer fragen, was sind die Ansrpüche an sich selber?!

Ich dachte du willst keine Zeitreihenanalyse machen?! WAS den :nun? Vermische nicht die Verfahren, dann kommt nur Grütze raus.

Nein, nein, tue ich nicht, bzw. habe ich nicht vor. Es ist
doch aber so, dass exponential smooting 2. Ordnung (habe mir
die Formel bei Excel selbst zusammengebastelt, da nur die 1.
Ordnung zur Verfuegung) viel genauer und richtiger ist, da
hierbei auch noch der Trend im 2. Schritt beruecksichtigt
wird, oder? Anhand des exponential smoothing merkst Du doch
auch, dass ich nicht darauf abziele, unrealistische, hohe
Umsaetze prognostizieren zu wollen. eine Frage, kann ich
dieses Verfahren hierbei verwenden? Wie gesagt, der Trend wird
ja bei ES in der 2. Ordnung mir beruecksichtigt…

Naja, exponentielle Glättung ist ja ein Verfahren, dass den Umsatz ja nicht wirklich „erklärt“. Prinzipiell ist exponentielle Glättung als kurzfristige Prognose gut. Ist aber für die Erklärung, warum es so ist, vollkommen unbrauchbar. Außerdem hängt viel vom Parameter Alpha ab, weshalb deine Glättung etwas beliebig wird.

Wäre es an erste Stelle nicht wichtig, das deine Schätzung RICHTIG ist!?

Doch, soweit wie moeglich, wobei ich auch nur mit 1-alpha =
0,95 arbeite, nicht bspw. mit 0,99 oder so…

Das meine ich nicht. Ich kann dir in jedem Modell 99% zaubern. Die Frage ist viel mehr, ist die Gleichung passend zu deiner Hypothese? Sagst du wirklich das aus, was du aussagen willst?

Ok, aber exponentielle Glaettung kann ich vergleichsweise zu
Regressionsgerade doch auch anwenden, da ich ja ohnehin im 2.
Schritt einen linearen Trend mit einbau bzw. berechne.
Stimmt’s?

Du kannst es selbstverständlich anwenden.

Den negativen Wert von Beta0 habe ich dir doch schon erklärt.

Ok. Und er ist also von unbedeutender Rolle?

Naja, es kommt etwas drauf an. Du musst ihn RICHTIG interpretieren. Ich weiß ja nicht mit welchem Programm du arbeitest. Aber wenn du Eviews nimmst, kannst du folgende Ergebnisse haben:

Y(t)=50+0.9*Y(t-1)

Und

Y(t)=5+0.9*Y(t-1)

Mit den selben Daten wurde das geamacht. Der unterschied kommt daher, welche Gleichung ( Transformation) man wählt. Wie würdest du jetzt den Achsenabschnitt interpretieren?

Na ich kenne die Daten und die genauer Zahlen nicht, aber wenn beta1 groß ist, hast du einen großen Anstieg.

Nur soll das realistisch sein?! Egal, wollte es ja auch gar
nicht so kompliziert machen. Fuer mich entscheidenen ist nun,
ob ich die Exponentielle Glaettung fuer den Umsatz und weitere
Kennzahlen verwenden kann im Vergleich zur Regressionsgerade…

#23

Hallo!

Ok, ich werde jetzt einfach mal sehen…
Muss ja auch mal anfangen… ::
Merke, dass die exponentielle Glaettung 2. Ordnung bei Beruecksichtigung des Trends komplizierter, na ja aufwaendiger ist als die Regression als solche…

#24

Alpha bestimmen
Hallo noch einmal!

Weisst Du, wie man bei der exponentiellen Glaettung einen optimalen Alpha bestimmen kann ?
Habe vor kurzer darueber etwas gelesen und das Stichwort Solver gelesen…
Vielleicht koennte ich dies doch noch in Betracht ziehen?!

#25

Hi,

vllt solltest du deinen schönheitsschlaf lieber machen, dann
wären deine Beiträge vllt auch verständlicher undf weniger
anfeindend.

Ich bin nicht anfeindend, nur ehrlich. Und wenn ich deins
lese, kriege ich im Halbschlaf mehr auf die Reihe als du es
anscheind je könntest zu diesem Thema.

Dann scheinst du vom Eso-Form herübergeschwappt zu sein, da
kommt so eine Art gut an.
„Allgemein bin ich zurückhaltend, und schreibe nur Dinge von
denen ich was verstehe. :wink:“ Worauf sich wohl das Zwinkerauge
bezieht?

Worüber ich bei dir gestolpert war, war die Aussage, dass
speziell die Konstante (eigentlich der Achsenabschnitt, wie
sich dann später herausstellte) nicht interpretierbar wäre.
Begründet hattest du das damit, dass Mittelwert der Fehler im
Schwerpunkt 0 ist (und daher das Modell - also die
Geradengleichung - nur dort ‚gültig‘ sei) man aber mit der
Konstanten (aber im Grunde allen extrapolierten Punkten)
nichts anfangen könnte, weil man den SE in Betracht ziehen
müsste.
Der SE ist aber i.a. auch im Schwerpunkt nicht 0, daher
erschließt sich einem die Argumentation nicht ganz. vor allem
auch, weil selbst für einen extrapolierten Punkt mit
FehlerMW > 0 dieser Wert immer noch der beste Schätzer
ist den man aus dem Modell herausbekommen kann. So what?

klar kann man auf die Ordinate extrapolieren - ob das eine
sinnvolle aussage ergibt steht auf einem anderen Blatt.

Nee, genau darum geht es doch mit dem Ordinatenabschnitt. Was
anderes als eine Extrapolation ist das nicht.

eben - was hackst du dann auf dem Achsenabschnitt herum aber
nicht generell auf allen extrapolierten Werten?

Zumal diese Aussage auch nicht dazu passt, dass man den
achsenabschnitt nicht interepretieren kann. Denn man die Wolke
um mean(x) verschieben, dann gilr X_quer = 0 Schwerpunkt und
Achsenabschnitt fallen genau zusammen.

Das ist ja auch ein anderes Modell. Und ich sagte im
Allgemeinen kann man es nicht interpretieren.

nö, du hast gesagt: „Die Konstante kann man soeinfach garnicht
interpretieren.“
und auch im allgemeinen kann man es interpretieren. Letztlich
ist auch der Schwerpunkt nur eine Extrapolation und dort gilt
ja das Modell.

Auch dein anderes Bsp scheint ehert eine rhetorische
Verunsicherung zu sein:
„Naja, es kommt etwas drauf an. Du musst ihn RICHTIG
interpretieren. Ich weiß ja nicht mit welchem Programm du
arbeitest. Aber wenn du Eviews nimmst, kannst du folgende
Ergebnisse haben:
Y(t)=50+0.9*Y(t-1) Und Y(t)=5+0.9*Y(t-1)
Mit den selben Daten wurde das geamacht. Der unterschied kommt
daher, welche Gleichung ( Transformation) man wählt. Wie
würdest du jetzt den Achsenabschnitt interpretieren?“
Eben 50 Einheiten in deinem einen Fall und 5 in dem anderen.
Wie würdest du es denn richtig interpretieren?

Die Regressionsgerade ist auch erstmal überall gültig, nicht
nur in (X_quer,Y_quer). wobei mir scheint, dass deinem
‚gültig‘ eine etwas andere Defintion zugrundeliegt - bei dir
klingt es so, also ob man im schwerpunkt keinen Fehler ‚machen
würde‘.

Daran sieht man, dass du wirklich NULL von der Sache
verstehst.

Nö, es zeigt nur, dass du NULL kapiert hast, dass ich über SE
rede und betrachtet man die Sache von der Seite aus, habe ich
i.a. vollkommen Recht.

Wenn man sie den Schätzer anschaut sieht man, dass
es so genaut ist dass der fehler im Mittelpunkt der Wolke
genau 0 ist. Der wird so kontruiert… Die wahren Fehler
werden wir eh nie kennen.

Doch, wenn wir alle Werte haben, kennen wir auch den wahren
Fehler. Das ist zugegebenermaßen nicht aber nicht sehr
wahrscheinlich. Aber ansonsten hast natürlich Recht, „Fehler“
kann man aber eben auf verschiedene Arten interpretieren.
Ausserdem: was meinst du eigentlich genau mit „Fehler“?
bsp.:
x