Werbemarkt Fernsehen: Zur Eignung der Spektralanalyse als Prognoseinstrument

Over more than a decade, advertising rates per 1000 viewers, television consumption as well as the number of advertising spots have been steadily increasing. As a consequence, television has developed to the most important medium for the advertising industry and attracts a 40% share of German gross advertising spending. Motivated by the recent slump of advertising rates and of the number of spots, this paper attempts to develop a forecast model for real advertising spending on the German TV market. In a first step, spectral analysis is used to identify the most important cycles on the advertising market. In a second step, the identified cycles are entering a regression model which is the basis for making forecasts. To evaluate the forecast quality, the results are compared to a standard ARIMA model. The estimations are based on monthly data of the German TV advertising market from 1990 to 2004. Actually, the results show that the estimated cyclical pattern describes the trends on the TV advertising market very well. The cycle model is therefore a useful tool for making ex-ante forecasts of real advertising spending. Underlining the quality of the approach, the ARIMA approach is performing significantly worse than the introduced cycle model.advertising, ARIMA, cycles, forecast, spectral analysis, television

Ansätze einer Algorithmischen Anwendung Quantititiver Verfahren zur Effizienten Bedarfsprognose von Vorprodukten. Erste Ergebnisse Einer Empirischen Untersuchung

Zufällig schwankende Nachfragen nach Vorprodukten bzw. Teilen und Komponenten machen die Verwendung von stochastischen Modellen der Lagerhaltung notwendig. Das vorliegende Papier beschreibt einen standardisierten algorithmischen Ansatz, mit dem der Verbrauch von Vorprodukten für die Zeiträume von drei, sechs oder zwölf Monaten mit Hilfe zeitreihenökonometrischer Verfahren prognostiziert werden kann. Im Rahmen dieses Ansatzes werden für jede Vorproduktgruppe die unterschiedlichsten quantitativen Prognosetechniken angewendet. Zu den Techniken zählen unter anderem AR-, MA-, ARMA-, ARIMA- und strukturelle Regressionsmodelle. Durch algorithmisches Vorgehen wird aufgrund von Gütekriterien (z. B. die Prognosefähigkeit in einem Testdatensatz) ein optimales Prognosemodell ermittelt, das für die Prognose des Bedarfs verwendet wird. Für alle gewählten Prognosezeiträume erwies sich das ARMA-Modell der d-differenzierten Zeitreihe als bestes Prognosemodell, gefolgt von einfachen Moving Average und ARIMA-Modellen. Die Bedeutung autoregressiver Verfahren nimmt aber mit der Länge des Prognosezeitraumes ab. Strukturelle Ansätze erweisen sich allerdings fast nie als beste Prognosemodelle, auch wenn deren Bedeutung mit der Länge des Prognosezeitraumes zunimmt. Der algorithmische Ansatz ermöglicht für einen erheblichen Teil (rund 60 Prozent) der Vorprodukte eine gute Prognosequalität. Die Güte der Prognose verbesserte sich, je seltener Zeiträume mit fehlender Nachfrage auftreten. Bei Beachtung ausgearbeiteter Voraussetzungen, dürfte diese algorithmische – und daher einfach durch den Computer zu ermittelnde – Vorgehensweise, die praktische Aufgabe der Prognose von Lagerabflüssen für einen erheblichen Teil von Vorprodukten bzw. Teilen und Komponenten vereinfachen.Inventory Management, Forecasting, Material Requirement Planning, Time Series

Ausreißer und fehlende Werte in der Zeitreihenanalyse: ihre Modellierung im Rahmen des Box/Jenkins-Ansatzes

'Modelle und Verfahren der statistischen Zeitreihenanalyse sind bisher in der Soziologie nur selten angewandt worden. Das liegt u.a. daran, daß die Zeitreihendaten oft nicht die Voraussetzungen erfüllen, die in die Konstruktion der statistischen Modelle eingegangen sind. Ausreißer und fehlende Werte sind häufig Teil des Problems. Sie begünstigen Fehlspezifikationen und verzerrte Parameterschätzungen. Im Rahmen des Box-Jenkins-Ansatzes ist inzwischen ein Verfahren entwickelt worden, das es ermöglicht, Ausreißer und fehlende Werte gemeinsam mit den Modellparametern iterativ zu schätzen. Da inzwischen auch die entsprechende Software zur Verfügung steht, dürfte es Anwendungen zeitreihenanalytischer Verfahren in den Sozialwissenschaften erheblich verbessern.' (Autorenreferat)'Statistical methods of time series analysis have as yet rarely been applied within sociological research. This is partly to be explained by the fact that available time series data frequently do not meet assumptions that are constitutive for the statistical models considered for application. Outliers and missing values are often part of the problem. They tend to produce misspecifications and biased estimation of model parameters. Recently, an iterative method for jointly estimating outliers and missing values together with the model parameters has been developed within the framework of Box and Jenkins. Cast in comfortable software language, this procedure promises to improve considerably the praxis of time series analysis within the social sciences.' (author's abstract)

Automatisk viktning av onlinekorrigering för prognoser

This report aims at finding methods for reducing the errors in district heating load forecasts by suggesting a method for online correction of the base forecast. Online correction is generally carried out by utilizing patterns in the historic prediction errors. Traditionally the correction has been made using a correction method detailed by a few governing parameters. Values for these parameters are set according to the experience of energy engineers. One of the major topics for this report will be to choose these parameters automatically and in an online fashion using historic error data. Another approach to the correction problem is made by modelling the errors from scratch. Starting from a time series analysis of the error series all significant linear dependencies can be identified and different models from the Auto Regressive Moving Average (ARMA) family of models are evaluated. It is found that purely Auto Regressive models will give the best results for these error series. In the error series there are clearly visible non-linear phenomena present i.e. a slightly varying mean level as well as a more heavily varying variance. By putting AR-models with varying mean and variance on a nonlinear state space form an attempt is made at handling this. The AR-parameters, the mean level and the varying variance is then estimated using an Unscented Kalman Filter. The report is written in Swedish

Statistiske modelleringer i det europeiske gassmarkedet

I denne oppgaven studerer vi naturgassmarkedet i Europa. Først ser vi på hvilke forhold som påvirker gassprisen. Deretter studerer vi statistisk teori om tidsrekker, volatilitet og copula. Til slutt blir det gjort statistiske modelleringer på naturgasspriser i tre europeiske gassmarkeder. Naturgassprisene blir omformet til log-avkastninger. GARCH-modeller blir brukt for å modellere volatiliteten i log- avkastningene. Copula blir brukt til å modellere avhengighetsstrukturen, som er mellom de marginale fordelingene i de europeiske gassmarkedene. Til slutt blir det brukt kointegrasjon for å beskrive sammenhengen mellom de europeiske gassprisene.Master i StatistikkMAMN-STATSTAT39

Modellering av extrema istryck.

Today, the knowledge about ice forces in Sweden is uncertain. Certain guidelines have been developed according to RIDAS to determine ice forces when constructing dams, piers etc. In this thesis an environmental model has been developed to predict thermal ice pressures. The inputs for the model are; a) the mean daily air temperature for each day of the year; b) the snow cover depth. The mean daily air temperature is based on measured data, from SMHI (The Swedish Meteorology and Hydrology Institute). These input data are then simulated over 1000 years using an Autoregressive Moving Average-model. Besides this, the model has been produced on assumptions and limitations. The most important assumptions and limitations are; a) the ice is formed in a static way; b) freeze-up of the ice; c) no cracks in the ice; d) the ice is divided into layers. Further the ice thickness and the temperature profiles in the ice are analyzed using specific heat transfer equations and approximated by linear equation systems. Thermal ice loads are generated by short and long term temperature changes. Short term load is the force that´s calculated from the largest positive temperature-change during one day under a season. Long term load is the force that´s calculated from the lowest average temperature in the ice to zero under a season. The ice pressures are calculated according to four cases: 1. Short term load; without snow cover. 2. Long term load; without snow cover. 3. Short term load; with snow cover. 4. Long term load; with snow cover. The analysis shows that predicted short term load with snow gives ice pressures of the same order of magnitude as RIDAS

Prognose makrooekonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen

In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der österreichischen Arbeitslosenrate und des österreichischen Industrieproduktionsindex herangezogen. Die Arbeit beinhaltet eine Reihe von Erweiterungen an den Methoden und Algorithmen im Zusammenhang mit der ARNN-Modellierung, die durch die besonderen Herausforderungen bei der Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Güte von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgeführt