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.
Inhaltsverzeichnis
1. Motivation und Zielstellung
1.1 Quellenangaben
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Glättung von Zeitreihen
2.2 Trendanalyse
2.3 Saisonanalyse
2.4 Analyse der Restkomponente
2.4.1 MA(q)-Modelle
2.4.2 AR(p)-Modelle
2.4.3 ARMA(p,q)-Modelle und ARIMA
2.5 Prognose
3. Analyse und Prognose der Jahresreihen
3.1 Datenbeschreibung
3.2 Glättung und Ausreißerdiskussion
3.3 Bestimmung des Funktionstyps und der Trendformel
3.4 Polynomiale und logarithmische Prognoseverfahren
3.4.1 Logarithmische Punkt- und Intervallprognose
3.4.2 Quadratische Punkt- und Intervallprognose
3.4.3 Kubische Punkt- und Intervallprognose
3.4.4 Vergleichsprognose
3.4.5 Gesamtprognose
3.5 Weitere Prognoseverfahren anhand ausgewählter Techniken
3.5.1 Johnson-Funktion
3.5.2 Prognose mit Hilfe des AR(1)-Modells
3.5.3 Prognose mit Hilfe der heuristischen Einschachtelung
3.6 Kapitelzusammenfassung
4. Analyse und Prognose der unterjährigen Reihen
4.1 Datenbeschreibung
4.2 Kalenderbereinigung
4.3 Box-Cox-Transformation
4.3.1 Transformation der Monatsreihe Bayerns
4.3.2 Transformation der Monatsreihe Schleswig-Holsteins
4.4 Trend- und Saisonfilterung
4.4.1 Trend- und Saisonfilterung der Monatsreihe Bayerns
4.4.2 Trend- und Saisonfilterung der Monatsreihe Schleswig-Holsteins
4.5 Test auf Normalverteilung
4.6 Modelfindung
4.7 Modellprüfung
4.7.1 Sichtprüfung
4.7.2 Durbin-Watson-Test
4.7.3 Modifizierte Box-Pierce-Statistik
4.7.4 Kumulierte Periodogramme
4.7.5 Interpretation der Testergebnisse
4.8 Prognose
4.8.1 Vergleichsprognose
4.8.2 Modelupdating
4.9 Kapitelzusammenfassung
5. Abschließende Interpretation
Zielsetzung & Themen
Die Hausarbeit analysiert und prognostiziert die Touristenströme in Bayern und Schleswig-Holstein, um Unterschiede aufgrund der geografischen Lage zu identifizieren und möglichst genaue Vorhersagen für die Tourismusentwicklung zu treffen.
- Analyse und Vergleich von jährlichen Zeitreihen (angebotene Schlafgelegenheiten 1995-2009).
- Analyse und Vergleich von monatlichen Zeitreihen (Übernachtungen 2000-2009).
- Anwendung theoretischer Grundlagen der Zeitreihenanalyse (Trend, Saison, Restkomponente).
- Evaluierung verschiedener Prognosemodelle (polynomiale, logarithmische, ARIMA-Modelle).
- Methodische Anwendung von Transformationen und Filterungen zur Modelloptimierung.
Auszug aus dem Buch
1. Motivation und Zielstellung
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.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Motivation und Zielstellung: Einleitung in die wirtschaftliche Bedeutung des Tourismus und Definition der Zielsetzung der Analyse für Bayern und Schleswig-Holstein.
2. Theoretische Grundlagen: Erläuterung der Methodik der Zeitreihenanalyse, einschließlich Trend-, Saison-, Zyklus- und Restkomponenten sowie der Prognoseverfahren.
3. Analyse und Prognose der Jahresreihen: Untersuchung der jährlichen Daten zu Schlafgelegenheiten mittels Regression und verschiedener Trend- und Prognosemodelle.
4. Analyse und Prognose der unterjährigen Reihen: Analyse der monatlichen Übernachtungszahlen unter Einbeziehung von Kalenderbereinigung, Transformation und ARIMA-Modellierung.
5. Abschließende Interpretation: Zusammenführung der Ergebnisse und kritische Reflexion der Prognosequalität für beide Bundesländer.
Schlüsselwörter
Zeitreihenanalyse, Tourismuswirtschaft, Prognoseverfahren, Trendanalyse, Saisonkomponente, Restkomponente, ARIMA-Modelle, Regression, Bayern, Schleswig-Holstein, Datenbereinigung, Box-Cox-Transformation, Schlafgelegenheiten, Übernachtungen, Modellgüte.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der statistischen Analyse und Prognose von Tourismusdaten in Bayern und Schleswig-Holstein.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Untersuchung konzentriert sich auf die Auswertung jährlicher und monatlicher Zeitreihen im Kontext der Tourismuswirtschaft.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Erstellung möglichst genauer Prognosen für die zukünftige Tourismusentwicklung in den beiden Bundesländern auf Basis historischer Daten.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden klassische Verfahren der Zeitreihenanalyse angewendet, darunter Trend- und Saisonanalysen, Box-Cox-Transformationen und ARIMA-Modellierungen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die detaillierte Analyse der jährlichen Angebotsreihen und der monatlichen Übernachtungsreihen unter Einsatz verschiedener statistischer Testverfahren.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich primär über Begriffe wie Zeitreihenanalyse, Tourismuswirtschaft, ARIMA-Modelle und Prognoseverfahren charakterisieren.
Welche Rolle spielt der "Ausreißer" des Jahres 2009?
Der Wert für das Jahr 2009 wird als extremer Ausreißer identifiziert, vermutlich verursacht durch die Weltwirtschaftskrise, und wird daher teilweise von der Modellbildung ausgeschlossen, um die Prognosequalität nicht zu verfälschen.
Warum wird eine Kalenderbereinigung durchgeführt?
Die Kalenderbereinigung dient dazu, Verzerrungen durch unterschiedliche Wochentagsverteilungen, Schaltjahre oder feste Feiertage wie Ostern und Pfingsten zu neutralisieren.
- Quote paper
- Markus Krauß (Author), Johannes Raithel (Author), 2011, Analyse jähriger und unterjähriger Zeitreihen, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/172407
