Forschung

Der Lehrstuhl konzentriert sich vor allem auf die Entwicklung und Anwendung statistischer Prognoseverfahren für betriebswirtschaftliche Anwendungsfelder und deren prototypische Implementation mit Hilfe von Programmiersprachen wie z.B. R. Zusätzlich beschäftigt sich der Lehrstuhl mit ausgewählten Aspekten der Wirtschafts- und Sozialstatistik.

Unter anderem wurden in der Vergangenheit vier umfangreiche Teilprojekte realisiert:

  • Design und Implementation des automatischen Box-Jenkins-Prognosesystems SAMSON mit integrierter Modellidentifikation und Ausreißerdiagnostik und dessen Anwendung zur Prognose von Absatzzeitreihen sowie von Gas- und Stromabsätzen.
  • Design und Implementation bayesianischer dynamischer linearer Modelle mit integriertem Frühwarnsystem und der Möglichkeit zur Einbettung subjektiver Bewertungen von Planern sowie deren Anwendung auf die Absatzzeitreihen von Genussmitteln.
  • Analyse wissenschaftlicher und kommerzieller Planungs- und Prognosesysteme hinsichtlich der implementierten Prognoseverfahren, Datenbanken, Benutzeroberflächen und Verfügbarkeit.
  • Heuristische Einbettung von Ereignisindizes und metrisch skalierten Regressoren in die Pegels-Gardner-Familie der exponentiellen Glättungsmodelle.

Darüber hinaus wurden einige kleinere Projekte realisiert:

  • Exponentielle Glättungsmodelle für Produktfamilien
  • Aufbau und Entwicklung einer Datenbank mit Kalender- und Ferieneffekten und deren Nutzung bei der statistischen Prognose von Absatzzeitreihen
  • Evaluation und Kombination von statistischen Prognoseverfahren für Absatzzeitreihen
  • Schätzung der Verteilungen von Ausreißerstatistiken in exponentiellen Glättungsmodellen

Gegenwärtig konzentriert sich der Lehrstuhl vor allem auf folgende Felder:

  • Verfahren zur Prognose und Bevorratung sporadisch nachgefragter Artikel
  • Web-Information-Retrieval
  • Modelle zur Schätzung der realisierten Volatilität
  • Entwicklung multivariater exponentieller Glättungsmodelle zur Abbildung gemeinsamer Effekte in Produkthierarchien mit sporadisch nachgefragten Artikeln
  • Prognose von Rohstoffpreisen (u.a. Agrarrohstoffe)
  • Computational Statistics, u.a. Softwareentwicklung mit diversen Programmier­sprachen (u.a. R), Datenbanken und Betriebssystemen.
  • Stichprobenverfahren im Rahmen von wirtschafts- und sozialstatistischen Anwendungen