Erstellung eines Branchenindikators für den LED-Markt

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Vorgehensweise und Aufbau der Arbeit
• Die Leuchtdiode (LED)
  • Der LED Markt
  • Historie und Ausblick der langfristigen Marktentwicklung
• Prognosen und das „Business Forecasting“
  • Business Forecasting im betrieblichen Umfeld
  • Unternehmenssteuerung
  • Marketing
  • Controlling und Risikomanagement
• Einteilung der Prognoseverfahren
  • Quantitative Verfahren
    • Zeitreihenmethoden (Time-Series Forecasting Methods)
      • Identifikation der Datenmuster
      • OMTS Methoden
      • FMTS Methoden
    • Regressionsmethoden
  • Qualitative Verfahren
• Der Indikator
  • Die Indexzahl
  • Konjunkturindikatoren
• Der Prognoseprozess
  • Die Daten
  • Auswahl des Prognoseverfahrens
    • Wahl der Prognosemethode in Abhängigkeit vom Produktlebenszyklus
    • Auswahl der Prognosemethode unter Berücksichtigung der Charakteristik der Prognosesituation
      • Charakteristik der Entscheidungssituation
      • Charakteristik der Prognosemethode
• Das gewählte Verfahren: ARIMA (Box Jenkins)
  • Analyse der zugrundeliegenden Datenreihe (Zeitreihe)
    • Autokorrelationsfunktion (ACF)
    • Die Partielle Autokorrelationsfunktion (PACF)
    • Identifikation von Saisonalitäten
    • Prüfen auf Stationarität
      • Entfernen von nichtstationären Mustern
    • Das ARIMA Modell
      • Bestimmung der ARIMA-Modellparameter
      • Saisonalität und ARIMA-Modelle
      • Der Identifikationsprozess
  • Das ARIMA-Modell zum „LED-Shipment-Index\" des japanischen Wirtschaftsministeriums
    • Die japanischen LED-Produzenten
    • Die Daten
    • Stationarität
    • Bestimmung des (vorläufigen) Modells
    • Evaluation des Modells
      • Die Residuen-ACF
      • Der „,Out-Of-Sample“-Test
      • Optimierung des vorläufigen Modells
  • Das ARIMA-Modell auf Grundlage taiwanesischer LED-Exporte
    • Die taiwanesischen LED-Produzenten
    • Die Daten
    • Stationarität
    • Bestimmung des (vorläufigen) Modells
    • Evaluation des Modells
      • Die Residuen-ACF
      • Der „,Out-Of-Sample\"-Test
  • Der (quantitative) Indikator zur LED-Marktentwicklung – „LEDIX“
  • Zusammenfassende Bewertung zum quantitativen Index bzw. den quantitativen Prognosen
• Der Stimmungsindikator
  • Die Mashup-Applikation „Yahoo! Pipes“
  • Medienberichte als Konjunkturindikator
    • Der Indikator zur frühzeitigen Anzeige globaler Rezessionen - „RINDEX“
    • Der Indikator zur Darstellung des Branchenklimas – „CliLED“
    • Die Konstruktion der Filter
      • Evaluation der Filter
  • Das,,Indikator-Cockpit“
• Zusammenfassung und Fazit

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Masterarbeit zielt auf die Entwicklung eines Branchenindikators für den LED-Markt ab, der die zukünftige Marktentwicklung für bis zu 12 Monate im Voraus prognostizieren soll. Der Indikator soll dabei auf quantitativen Zeitreihenanalysen und qualitativen Medienanalysen basieren.

• Entwicklung eines zusammengesetzten Branchenindikators für den LED-Markt
• Anwendung quantitativer Prognosemethoden (ARIMA-Modelle) auf marktnahe Zeitreihen
• Erstellung von qualitativen Indikatoren auf Basis aktueller Medienberichterstattung
• Integration der quantitativen und qualitativen Indikatoren zu einem umfassenden Indikator
• Bewertung und Validierung der Prognosegüte des entwickelten Indikators

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Relevanz des Themas und den Aufbau der Arbeit erläutert. Im Anschluss wird die Leuchtdiode (LED) und der LED-Markt vorgestellt. Dabei werden die Historie, die aktuelle Entwicklung und die Prognosen für die zukünftige Marktentwicklung beleuchtet.

Kapitel 4 behandelt das Thema „Prognosen und das Business Forecasting“. Es werden die verschiedenen Arten von Prognosen im betrieblichen Umfeld vorgestellt, sowie die Bedeutung von Prognosen für die Unternehmenssteuerung.

Kapitel 5 widmet sich der Einteilung von Prognoseverfahren in quantitative und qualitative Methoden. Die verschiedenen quantitativen Verfahren, wie Zeitreihenmethoden und Regressionsmethoden, werden näher erläutert.

Kapitel 6 beschäftigt sich mit dem Indikator selbst. Es werden die wichtigsten Konzepte und die Konstruktion von Indexzahlen sowie die Anwendung von Konjunkturindikatoren im Rahmen des LED-Marktes vorgestellt.

Kapitel 7 beschreibt den gesamten Prognoseprozess, von der Datenerhebung und -aufbereitung bis zur Auswahl des Prognoseverfahrens. Dabei werden die verschiedenen Aspekte der Prognosemethode in Abhängigkeit vom Produktlebenszyklus und der Charakteristik der Prognosesituation beleuchtet.

Kapitel 8 geht auf das gewählte Prognosemodell, das ARIMA-Modell (Box-Jenkins), näher ein. Die Analyse der zugrundeliegenden Datenreihe, die Identifikation von Saisonalitäten und die Anwendung des ARIMA-Modells auf zwei verschiedene Datensätze (japanische LED-Produzenten und taiwanesische LED-Exporte) werden ausführlich dargestellt.

Kapitel 9 beschäftigt sich mit dem Stimmungsindikator, der auf Basis von Medienberichten erstellt wird. Die Anwendung der Mashup-Applikation „Yahoo! Pipes“ und die Konstruktion des Stimmungsindikators werden erläutert.

Schlüsselwörter

LED-Markt, Branchenindikator, Prognosen, Zeitreihenanalyse, ARIMA-Modell, Medienanalyse, Stimmungsindikator, Konjunkturindikator, Produktlebenszyklus, „LEDIX“, „CliLED“, „RINDEX“