Skip to main content
SpringerLink
Log in

Anforderungen an die Unternehmensstatistik

  • Chapter
Kointegration und strategische Planung

Part of the book series: Gabler Edition Wissenschaft ((GEW))

  • 124 Accesses

Zusammenfassung

Grundlage für die Arbeit mit einem ökonometrischen Unternehmensmodell ist das Vorhandensein unternehmensstatistischer Daten. Innerhalb des Unternehmens wird die Aufgabe, statistische Daten über das Unternehmen zu liefern, gewöhnlich dem Rechnungswesen zugeordnet, das üblicherweise in die folgenden Teilgebiete unterteilt wird:1

  1. 1

    Finanzbuchhaltung

  2. 2

    Kostenrechnung

  3. 3

    Statistik

  4. 4

    Planungsrechnung

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Log in via an institution
Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. Vgl. z. Bsp. K. Scharnbacher: Statistik im Betrieb, S. 15; H. Schierenbeck: Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre, S. 486; G. Wöhe: Bilanzierung…, S. 3 f.; E. Heinen & P. Sabathil: Informationswirtschaft, S. 789; G. Riedel: Betriebsstatistik, S. 11; K. Eustachi, E. Gusel & J. Lachhammer: Konzeption…, S. 28.

    Google Scholar 

  2. Vgl. A. Hunziker & F. Scheerer: Statistik, S. 17; K. Eustachi, E. Gusel & J. Lachhammer: Konzeption…, S. 28 f.

    Google Scholar 

  3. E. Heinen & P. Sabathil: Informationswirtschaft, S. 790. •

    Google Scholar 

  4. Vgl. A. Hunziker & F. Scheerer: Statistik, S. 17; H. Gluth: Betriebsstatistik, S. 18; K. Scharnbacher: Statistik im Betrieb, S. 15; P. H. Steinmüller & G. Riedel: Die neue Betriebsstatistik…, S. 17.

    Google Scholar 

  5. Vgl. H. Glurh: Betriebsstatistik, S. 18 f

    Google Scholar 

  6. Vgl. z. Bsp. T. H. Naylor: Corporate Planning Models, S. 240 sowie die Ausführungen in Abschnitt 8.1.

    Google Scholar 

  7. Diese vergleichsweise grobe Gliederung der Unternehmensstatistik nimmt unabhängig von der Datenverwendung in ökonometrischen Modellen z. B. auch H. Gluth: Betriebsstatistik vor, vgl. die dortige Gliederung. Ähnlich auch in P. H. Steinmoller & G. Riedel: Die neue Betriebsstatistik…, S. 19.

    Google Scholar 

  8. Vgl. zu dieser Übersicht auch F. Rosenkranz: Unternehmensplanung, S. 49 f.

    Google Scholar 

  9. Zu Einzelheiten vgl. H. Glum: Betriebsstatistik, S. 49–68; A. Hunziker & F. Scheerer: Statistik, S. 333–363; G. Riedel: Betriebsstatistik, S. 174–193; K. Scharnbacher: Statistik im Betrieb, S. 236–240; P. H. Steinmoller & G. Riedel: Die neue Betriebsstatistik…, S. 109–122.

    Google Scholar 

  10. Vgl. H. Meffert: Marketing,S. 178.

    Google Scholar 

  11. Zu Einzelheiten vgl. H. Gluth: Betriebsstatistik, S. 71–102; A. Hunziker & F. Scheerer: Statistik, S. 239–332; G. Riedel: Betriebsstatistik, S. 110–171; K. Scharnbacfier: Statistik im Betrieb, S. 242–248; H. P. Steinmüller & G. Riedel: Die neue Betriebsstatistik…, S. 123–154.

    Google Scholar 

  12. Zu Einzelheiten vgl. R. Buchner: Finanzwirtschaftliche Statistik…, S. 5–35; H. Glüth: Betriebsstatistik, S. 103–131; A. Hünziker & F. SCHEERER: Statistik, S. 364–414.

    Google Scholar 

  13. F. Hanssmann: Die Rolle von Entscheidungsmodellen…, S. 36.

    Google Scholar 

  14. Vgl. F. Hanssmann: Die Rolle von Entscheidungsmodellen…, S. 36.

    Google Scholar 

  15. Dabei handelt es sich um die Eigenschaften der Monotonie (der Preisindex ist eine monotone Funktion der Einzelpreise), linearen Homogenität (proportionale Verteuerung aller Güter verändert den Index um diesen Proportionalitätsfaktor), Identität (Konstanz des Index bei konstanten Preisen), Dimensionalität (Unabhängigkeit von der Festlegung der Mengeneinheiten) und Kommensurabilität (Unabhängigkeit von der Wahl der Währungseinheit). Vgl. W. Eichhorn & J. VOELLER• Theory of the Price Index, S. 23 ff; P. VON DER LIPPE: Deskriptive Statistik, S. 364 ff.; B. M. BALK: Axiomatic Price Index Theory, S. 71 ff.

    Google Scholar 

  16. Vgl. W. Eichhorn & J. Voeller: Theory of the Price Index, S. 29 ff.; P. Von Der Lippe: Deskriptive Statistik, S. 367 ff.; B. M. Balk: Axciomatic Price Index Theory, S. 73 ff.

    Google Scholar 

  17. Vgl., auch zum Beweis dieser Aussage, A. Wald: Zur Theorie der Preisindexziffern. Die beiden gebräuchlichsten Indexformeln von E. Laspeyres und H. Paasche erfüllen sogar keine dieser Eigenschaften.

    Google Scholar 

  18. Der Empfehlung der amtlichen Statistik, nur alle fünf Jahre zu aktuellen Basisjahren überzugehen, kann hier nicht gefolgt werden: Hauptziel der amtlichen Statistik ist nicht die Konstruktion langer Zeitreihen, sondern für einen begrenzten Zeitraum reine Preiseffekte in Preisindizes und reine Mengeneffekte in Mengenindizes darzustellen, wozu sich Indizes vom Laspeyrestyp besonders eignen.

    Google Scholar 

  19. Derartige Indizes bezeichnet man als Indizes nach LOWE, vgl. H.-J. Pinnekamp & F. Siegmann: Deskriptive Statistik, S. 266.

    Google Scholar 

  20. Vgl. H.-J. Pinnekamp & F. Siegmann: Deskriptive Statistik, S. 169 f Unter natürlichen Ursachen sind witterungsbedingte Ursachen zu verstehen, institutionelle Ursachen sind in der Festlegung z. Bsp. von Ferien-und Messeterminen begründet, kalenderbedingte Ursachen sind auf die unterschiedliche Zahl von Kalendertagen bzw. Arbeitstagen zurückzuführen. Die Schwierigkeit der empirischen Trennung dieser Ursachen möge durch das Beispiel der Weihnachtszeit verdeutlicht werden, zu der sowohl kalte Witterung vorherrscht, Ferien angesetzt sind als auch eine Häufung gesetzlicher Feiertage auftritt.

    Google Scholar 

  21. Am ehesten gelingt dies noch für kalenderbedingte Unregelmäßigkeiten, sofern eine unmittelbare Kalenderabhängigkeit sachlich begründbar ist (z. Bsp. — mit gewissen Einschränkungen — für die Lohn-und Gehaltszahlungen). In diesen Fällen kann versucht werden, die Variablenwerte mittels Dreisatzrechnung auf die Verhältnisse eines durchschnittlichen Normquartals umzurechnen. Je nach Art der Variable kann dazu eine kalendermäßige Bereinigung im engeren Sinne (d. h. die Umrechnung auf ein Normquartal von 90 Kalendertagen) oder eine arbeitstägliche Bereinigung (d. h. eine Umrechnung auf ein Normquartal von z. Bsp. 65 Arbeitstagen) in Frage kommen.

    Google Scholar 

  22. Vgl. hierzu z. Bsp. H.-J. Pinnekamp & F. Siegmann: Deskriptive Statistik, S. 202 ff.; W. Stier: Verfahren zur Analyse saisonaler Schwankungen….

    Google Scholar 

Download references

Authors
  1. Peter Lorscheid
    View author publications

    You can also search for this author in PubMed Google Scholar

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 1998 Springer Fachmedien Wiesbaden

About this chapter

Cite this chapter

Lorscheid, P. (1998). Anforderungen an die Unternehmensstatistik. In: Kointegration und strategische Planung. Gabler Edition Wissenschaft. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-08631-4_6

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-08631-4_6

  • Publisher Name: Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-8244-6760-0

  • Online ISBN: 978-3-663-08631-4

  • eBook Packages: Springer Book Archive

Publish with us

Policies and ethics

Search

Navigation