Forschungsprojekt ::

Die Re-Analyse von Monitor-Schwellenwerten und die Entwicklung ARIMA-basierter Monitore für die exponentielle Glättung.

Projektbeschreibung

Das Thema der oben genannten Doktorarbeit ist dem Themenbereich Prognoseverfahren zuzuordnen und beschäftigt sich mit den Möglichkeiten der Entwicklung statistisch begründeter, eine Vielzahl von Ausreißerarten berücksichtigender Frühwarnsysteme bzw. Monitore mit dazugehörigen Schwellenwerten. Ausreißer sind systematische Abweichungen, deren Ursachen nicht im originären Datengenerierungsprozess selbst, sondern in einer Überlagerung durch externe Ereignisse liegen. Während die Notwendigkeit eines Monitorsystems aus rein statistischer Sicht in der Reduktion der negativen Auswirkungen der Ausreißereffekte auf den Modellbildungs- und Prognoseprozess und der damit verbundenen Erhöhung der Prognosequalität besteht, liegt die Aufgabe des Monitoring aus rein betriebswirtschaftlicher Sicht in der Signalisierung bereits eingetretener, aber noch nicht erkannter Abweichungen. Dadurch soll dem Anwender die Möglichkeit gegeben werden, mithilfe geeigneter Maßnahmen auf die Veränderungen zu reagieren. Das Hauptziel dieser Arbeit ist zum einen die Verbesserung der Monitore der exponentiellen Glättung und zum anderen die Erweiterung der Monitorstatistiken um zusätzliche Ausreißerarten. Neben additiven Ausreißern und permanenten Niveauverschiebungen können diese Monitore auch transiente Übergänge und Reallokationsausreißer diagnostizieren. Als statistisches Hilfsmittel für die Konstruktion neuer Monitorstatistiken in der exponentiellen Glättung werden die bewährten Ausreißerdiagnose-Instrumente der Box-Jenkins ARIMA-Modelle verwendet. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit ist die Überprüfung bzw. Re-Kalibration von Schwellenwerten der traditionellen Monitore der exponentiellen Glättung. Darüber hinaus werden auch Schwellenwerte für die neu entwickelten Monitore der exponentiellen Glättung kalibriert. In dieser Arbeit werden die Schwellenwerte unter der Annahme a priori festgelegter Datengenerierungsprozesse geschätzt und die Abhängigkeiten der Monitore unter anderem von der Modellform sowie den Modellparametern untersucht.