SAS/ETS®: Prognoserechnung per Point-und-Click

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SAS/ETS®: Prognoserechnung per Point-und-Click

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Beschreibung


In diesem Kurs lernen Sie, über die Menüs des Zeitreihen-Prognosesystems der Softwarelösung SAS/ETS betriebswirtschaftliche Entwicklungen zu prognostizieren. Nach dem Besuch des Kurses können Sie generelle und saisonale Trends in Ihren Zeitreihen erkennen, die wesentlichen Eingabevariablen für das Zeitreihenregressionsmodell festlegen, die Abhängigkeit zwischen Eingabe- und Zielvariablen identifizieren und auch dynamische Zeitreihenmodelle anpassen.

Voraussetzungen
Vorausgesetzt wird ein grundlegendes Verständnis von SAS Dateien. Fachkenntnisse in Finanzwesen, Fertigung oder Handel zur Beurteilung quantitativer betriebswirtschaftlicher Prognosen sowie betriebswirtschaftliche Statistikkennt…

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In diesem Kurs lernen Sie, über die Menüs des Zeitreihen-Prognosesystems der Softwarelösung SAS/ETS betriebswirtschaftliche Entwicklungen zu prognostizieren. Nach dem Besuch des Kurses können Sie generelle und saisonale Trends in Ihren Zeitreihen erkennen, die wesentlichen Eingabevariablen für das Zeitreihenregressionsmodell festlegen, die Abhängigkeit zwischen Eingabe- und Zielvariablen identifizieren und auch dynamische Zeitreihenmodelle anpassen.

Voraussetzungen
Vorausgesetzt wird ein grundlegendes Verständnis von SAS Dateien. Fachkenntnisse in Finanzwesen, Fertigung oder Handel zur Beurteilung quantitativer betriebswirtschaftlicher Prognosen sowie betriebswirtschaftliche Statistikkenntnisse und Kenntnisse im Umgang mit Tabellenkalkulationsprogrammen sind ebenso erforderlich.

Zielgruppe
Der Kurs richtet sich an Business Analysten und Statistiker, die SAS/ETS in der betriebswirtschaftlichen Prognoserechnung einsetzen. Sie sollten mit den Konzepten der Umsatzprognose vertraut sein, benötigen jedoch weder Vorkenntnisse in der Prognoserechnung noch Programmiererfahrung.

Module
SAS/ETS Software, diese umfasst auch das Zeitreihen-Prognosesystem.

Kursinhalte
  • Betriebswirtschaftliche Prognoserechnung
    • Vorhersage von Zeitreihen, Messung der Prognosegenauigkeit
    • Deskriptive und exlporative Analyse von Zeitreihendaten
  • Einfache Prognosemodelle
    • Trendmodellierung
    • Modellierung von Saisoneffekten
    • Ergebnismodellierung mit Indikatorvariablen
    • Exponentialglättung mit Trendkomponenten und mit Saisonkomponenten
  • Fortgeschrittene Prognosemodelle für stationäre Zeitreihen
    • Box-Jenkins-Methode
    • Autoregressive Verfahren
    • Modelle mit gleitenden Mittelwerten
    • gemischte autoregressive Verfahren mit gleitenden Mittelwerten
  • Fortgeschrittene Prognosemodelle für instationäre Zeitreihen
    • Trend- und Saisonmodellierung
    • Umsatzprognose anhand von Beispielen
  • Prognosemodelle mit erklärenden Variablen
    • Einfache Regressionsmodelle
    • Ereignismodelle und regressive Zeitreihenmodelle
    • Ereignisanalyse anhand von Beispielen

Dieser Kurs ist Bestandteil folgender Rolle(n):
  • Forecaster


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