Masterarbeit, 2016
133 Seiten, Note: 1,0
1 Einführung
1.1 Status Quo am globalen Automobilmarkt
1.2 Zielsetzung der Arbeit
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Stand der Literatur
2.1 CAMA - Prognosen
2.2 TAB – Prognosen
2.3 Alix Partner - Prognosen
3 Wirtschaftliche und soziodemografische Rahmendaten bis 2030
3.1 Deutschland und USA
3.2 BRIC-Staaten
4 Prognosen der Pkw-Neuzulassungen
4.1 Zeitreihenanalyse der Pkw-Neuzulassungen in Deutschland
4.2 Auswahlverfahren geeigneter Prognosemodelle
4.2.1 Methodik und Bewertungsverfahren
4.2.2 Gleitende Durchschnitte
4.2.2.1 Einfacher gleitender Durchschnitt
4.2.2.2 Doppelter gleitender Durchschnitt
4.2.3 Exponentielles Glätten
4.2.3.1 Einfaches exponentielles Glätten (1. Ordnung)
4.2.3.2 Doppeltes exponentielles Glätten (2. Ordnung)
4.2.3.3 Exponentielles Glätten nach Holt
4.2.4 Zeitreihenzerlegung
4.2.5 ARIMA-Modelle
4.2.5.1 Autoregressive Modelle (AR)
4.2.5.2 Moving Average Modelle (MA)
4.2.5.3 Autoregressive Moving Average Modelle (ARMA)
4.3 Konsolidierung der Ergebnisse des Bewertungsverfahrens
4.4 Prognosen der Pkw-Neuzulassungen bis 2030
4.4.1 Konzeption des dynamischen Prognosemodells
4.4.2 Prognoseergebnisse in Deutschland und USA
4.4.3 Prognoseergebnisse der BRIC-Staaten
5 Die BRIC-Staaten als Motor des globalen Automobilmarkts – Illusion oder Zukunft?
5.1 Exkurs: Szenarioansatz nach Reibnitz und Geschka
5.2 Herangehensweise und Konzeption der Trendszenarien
5.3 Zwischenfazit der Untersuchungserkenntnisse im Rahmen der Konzeption der Trendszenarien
5.4 Konsolidierung der Prognoseergebnisse im Kontext globaler Erwartungen
6 Zusammenfassung und Ausblick
Die Arbeit untersucht die Hypothese, ob die BRIC-Staaten zukünftig als Wachstumsmotor des globalen Automobilmarktes fungieren. Hierzu werden Prognosemodelle für Pkw-Neuzulassungen entwickelt, um die Marktentwicklung in den BRIC-Staaten sowie in etablierten Märkten wie Deutschland und den USA bis zum Jahr 2030 vorherzusagen und so einen drohenden Strukturwandel zu analysieren.
4.1 Zeitreihenanalyse der Pkw-Neuzulassungen in Deutschland
Unter dem Begriff „Zeitreihe“ wird die Entwicklung eines Untersuchungsgegenstandes verstanden, deren Werte im Zeitverlauf für ein bestimmtes Zeitintervall erfasst worden sind. Mithilfe der Zeitreihenanalyse ist es das Ziel, mögliche Abhängigkeitsstrukturen innerhalb der zugrunde liegenden Datenmenge zu identifizieren, um durch eine adäquate Berücksichtigung dieser, vertrauenswürdige Prognosen für die zukünftige Entwicklung des zu betrachtenden Untersuchungsgegenstandes abgeben zu können. Dabei erstreckt sich das Anwendungsgebiet der Zeitreihenanalyse über nahezu die gesamte Breite der Wissenschaft, angefangen von den Wirtschaftswissenschaften über die Natur- und Ingenieurswissenschaften bis hin zur Mathematik (vgl. Kreiss / Neuhaus 2006, S. 1, 4).
Als Untersuchungsgegenstand wird im Rahmen der Kapitel 4.1 sowie 4.2 eine Zeitreihe der Pkw-Neuzulassungen in der Bundesrepublik Deutschland zugrunde gelegt. Der Betrachtungszeitraum der Zeitreihe umfasst dabei die Jahre 1957 bis 2015. Die resultierenden Erkenntnisse aus der Untersuchung und Verarbeitung der deutschen Beobachtungswerte der Vergangenheit bilden die Bewertungsgrundlage im Rahmen des Auswahlverfahrens geeigneter Prognosemodelle für eine spätere Erstellung von Ex-ante-Prognosen der Pkw-Neuzulassungen bis zum Jahr 2030 in allen Untersuchungsregionen.
1 Einführung: Erläutert den strukturellen Wandel der Automobilindustrie, definiert die Untersuchungsregionen und legt das Ziel der Arbeit fest.
2 Stand der Literatur: Konsolidiert vorhandene Prognosen und Studien zur zukünftigen Entwicklung globaler Automobilmärkte durch Institutionen und Unternehmen.
3 Wirtschaftliche und soziodemografische Rahmendaten bis 2030: Analysiert exogene Variablen wie BIP und Bevölkerungsentwicklung, die als Grundlage für die Prognosekorrekturen dienen.
4 Prognosen der Pkw-Neuzulassungen: Beschreibt die methodische Auswahl, Evaluierung und Anwendung mathematischer Prognosemodelle auf die Pkw-Neuzulassungsdaten.
5 Die BRIC-Staaten als Motor des globalen Automobilmarkts – Illusion oder Zukunft?: Führt eine Szenario-Analyse durch, um die Prognoseergebnisse in den Kontext zukünftiger wirtschaftlicher Entwicklungen zu setzen.
6 Zusammenfassung und Ausblick: Resümiert die Haupterkenntnisse der Untersuchung und reflektiert kritisch über das Verbesserungspotenzial der methodischen Herangehensweise.
Automobilmarkt, Pkw-Neuzulassungen, Prognosemodelle, Zeitreihenanalyse, BRIC-Staaten, Strukturwandel, Trendszenarien, Wirtschaftswachstum, Bevölkerungsentwicklung, Zeitreihenzerlegung, ARIMA-Modelle, Exponentielles Glätten, Automobilindustrie, Marktprognose, Kaufkraft.
Die Arbeit analysiert die globale Entwicklung des Automobilmarktes unter Berücksichtigung von Strukturveränderungen und untersucht, welche Rolle die BRIC-Staaten als zukünftige Wachstumsmotoren spielen.
Untersucht werden die etablierten Märkte Deutschland und USA sowie die BRIC-Staaten (Brasilien, Russland, Indien und China).
Das Ziel ist die Prüfung der Hypothese, ob die BRIC-Staaten zukünftig als Motor des globalen Automobilmarktes anzusehen sind, indem Trendszenarien bis zum Jahr 2030 erstellt werden.
Die Arbeit verwendet eine Kombination aus Zeitreihenanalyse, statistischen Prognosemodellen (z.B. exponentielles Glätten, ARIMA) und multipler linearer Regression.
Der Hauptteil gliedert sich in die Analyse ökonomischer Rahmendaten, die Auswahl und Anwendung von Prognosemodellen für Neuzulassungen sowie die Konsolidierung dieser Ergebnisse in Trendszenarien.
Automobilmarkt, Pkw-Neuzulassungen, Prognosemodelle, BRIC-Staaten, Strukturwandel und ökonomische Rahmenbedingungen.
Es erwies sich im Auswahlverfahren als am besten geeignet für die Erstellung dynamischer Langzeitprognosen, da es eine Trendentwicklung erkennt, anstatt unrealistische Stagnationen abzubilden.
Die ursprüngliche Hypothese muss reformiert werden: Nur China und Indien fungieren als Wachstumsmotor, während Brasilien und Russland aufgrund politischer und wirtschaftlicher Krisen keine solchen Potenziale aufweisen.
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