Analyse jähriger und unterjähriger Zeitreihen (PDF)

Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,0, Fachhochschule Stralsund, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Tourismus ist in Deutschland zweifellos ein ökonomischer und gesellschaftlicher Faktor von höchster Bedeutung. In keiner anderen Branche finden so viele Menschen Arbeit und Beschäftigung. Nirgendwo stehen mehr Arbeitsplätze zur Verfügung als in der Tourismuswirtschaft. Die wirtschaftliche Bedeutung des Tourismus ist in den seltensten Fällen eindeutig bestimmbar und unterliegt in erster Linie regionalen Einflüssen. Diese Hausarbeit widmet sich der Analyse und Prognose der Touristenströme der beiden Bundesländer Schleswig-Holstein und Bayern. Dabei sollen mögliche Unterschiede herausgestellt werden, die sich aus der gegensätzlichen geografischen Lage ergeben könnten.
Dazu werden einmal monatliche und einmal jährige Zeitreihen der beiden Bundesländer miteinander verglichen und bezüglich ihrer Unterschiede analysiert. Ziel dieser Untersuchungen ist es möglichst genaue Prognosen für den Tourismus beider Bundesländer aufstellen zu können.

Folgende Zeitreihen sind Gegenstand der Untersuchungen.
Jährige Zeitreihen:
Angebotene Schlafgelegenheiten für die Bundesländer Schleswig-Holstein und Bayern im Zeitraum von 1995-2009

Monatliche Zeitreihen:
Übernachtungen in Beherbergungsbetrieben für die Bundesländer Schleswig-Holstein und Bayern im Zeitraum von 2000-2009

Zunächst werden in der Hausarbeit die theoretischen Grundlagen der Zeitreihenanalyse erläutert. Im Anschluss daran werden die jährigen Zeitreihen untersucht. Dazu werden Funktionstypen und Trendformeln berechnet. Danach werden Punkt-, Intervall-, Vergleichs- und Alternativprognosen aufgestellt und interpretiert. Neben den Jahresreihen werden auch die Monatsreihen mit diversen Verfahren untersucht. Dazu müssen die Daten transformiert und kalenderbereinigt werden. Über eine Filterung werden saisonale Einflüsse und Trendfaktoren entfernt damit letztendlich für die Restkomponente ein geeignetes Modell gefunden werden kann, welches mittels verschiedener Verfahren geprüft wird. Nach Aufstellung der Modellgleichung werden Prognoseformeln berechnet. Außerdem wird eine Vergleichsprognose erstellt. Gegebenenfalls wird das Modell aktualisiert. Die Ergebnisse werden interpretiert.