Sehr geehrter Herr Barth, vielen Dank für Ihre Antwort und die Unterstützung am Telefon.
Nun, mit dem dem Theil-Koeffizient habe ich mich schon ein bisschen beschäftigt, falls es jmd interessiert, unten ist eine kleine Erläuterung. Dieser Maß scheint aber in SAP nirgendwo relevant zu sein, obwohl es in der Hilfe aufgeführt ist.
Das von Theil zur Beurteilung der Prognosequalität entwickelte Maß erlaubt einen Vergleich formeller Prognosemethoden mit naiven Verfahren. Bei einer naiven Prognose dient der letzte Beobachtungswert als Prognosewert. Ferner werden auch die Folgen großer Prognosefehler berücksichtigt, indem diese stärker als kleine gewichtet werden.
Theil selbst hat verschiedene Versionen des Fehlermaßes vorgestellt. Das von SAP ECC 6.0 verwendete Verfahren basiert auf der folgenden Formel:
Bei einer Übereinstimmung von prognostizierten und beobachteten Werten, also einer perfekten Prognose, nimmt U den Wert Null an. Falls sich Werte größer Eins ergeben, so lassen sich mit der naiven Prognose bessere Ergebnisse erzielen als mit dem untersuchten Prognoseverfahren. Bei Werten kleiner Eins ist das untersuchte Verfahren genauer als die naive Methode. Dabei ist das Prognoseverfahren im Vergleich zum naiven Verfahren umso besser, je kleineren Wert das Theilsche U annimmt.
Quellen:
Armstrong, J. S. (2004c): The Forecasting Dictionary, in: Armstrong, J. S. (Hrsg.): Principles of Forecasting, 4. Auflage, Norwell, S. 761-824. |
Hansmann, K.-W. (1983): Prognoseverfahren, Wiesbaden. |
Makridakis, S./Wheelwright, S. C./Hyndman, R. J. (1998), Forecasting - Methods and Applications, 3. Auflage, New York u.a. |
Niederhübner, N. (2005): Indikatorprognosen, in: Mertens, P./Rässler, S. (Hrsg.): Prognoserechnung, 6. Auflage, Heidelberg, S. 205-214. |
Theil, H. (1958): Economic Forecast and Policy, Amsterdam. |
Theil, H. (1971): Applied Economic Forecasting, 2. Auflage, Amsterdam. |
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