Formeln und Interpretation von Variablen Flashcards
Erfahrungskurvenmodell
Variablen + Formel
k(Q) = a ∙ Q^−b
k(Q): Stückkosten in Abhängigkeit der kumulierten Produktionsmenge
a: Stückkosten der ersten produzierten Einheit
- b: Kostenelastizität
20-30% Senkung des Preises häufig
Erfahrungskurvenmodell
Vorgehensweise + Tricks
- Anlegen einer Tabelle (Jahr t=1 t=2 etc: Zeile drunter Produktionsmenge: Weitere Zeile drunter kumulierte(aufsummierte) Produktionsmenge)
- kumulierte Menge in Formel einsetzen ergibt DIE STÜCKKOSTEN
- Bei Frage, wie verändert sich der Preis bei Verdopplung oder Verdreifachung?
K(2Q)/K(Q)=2^-b Der Rest kürzt sich weg.
Gewinnfunktion
G=U-K=pQ(p)- K[q(p)] oder (p-k(pro Stück))q
Conjoint-Analyse
Vorgehen + Tipps
- Wichtigkeit der Produkteigenschaften berechnen
(1) Höchsten Teilnutzenwert minus niedrigsten Teilnutzenwert = Spannweite
(2) Spannweiten ausummieren
(3) Einzelne Spannweite durch Summe der Spannweiten = Wichtigkeit der Produkteigenschaft - Gesamtnutzen berechnen
(1) Summieren der Teilnutzenwerte - Marktanteil berechnen
(1) Gesamtnutzen eines Produktes/Summe der Gesamtnutzen aller Produkte
Clusteranalyse
Vorgehensweise
(1)Auswahl von Variablen für die Clusteranalyse
(2) Auswahl eines Proximitätsmaßes (Maß für die Ähnlichkeit bzw. Unähnlichkeit zwischen Objekten)
- City-Block-Distanz
- Euklidische Distanz
(3) Auswahl eines Gruppierungsalgorithmus (wie werden die Cluster gebildet?) z.B. SingleLinkage (kleinste Distanz zwischen Objekten –> Minimum suchen)
(4) Bestimmung der Gruppenzahl (in wie viele Cluster sollen die Objekte gruppiert werden?)
(5) Interpretation der Cluster
City-Block-Distanz (Clusteranalyse)
Formel
|(x11-x12)|+|(x21-x22)| = Distanz
Euklidische Distanz (Clusteranalyse)
Formel
c= Wurzel(a^2+b^2)
Dendogramm (Clusteranalyse)
quasi x-Achse: Distanz
quasi y-Achse: Anzahl Objekte
Regressionsanalyse
Formel
Allgemein: Yi = β0 + β1 x1 + β2 x2 + e
Formel zur Berechnung der StandardabweichungKoeffizienten/t-Wert
t=Koeffiziet/ Standardfehler
Umstellen um den anderen Wert zu berechnen
t-Wert (Regressionsanalyse)
Interpretation /Signifikanz
-Richtwert für ein 5% Signifikanzniveau: |t| > 2).
>wenn Signifikanzerfüllung nicht erfüllt, dann darf der Koefizient nicht beachtet werden
>wenn signifikanzbedingung beim p-wert nicht erfüllt, dann auch beim t-wert
- Wenn sich die Ladenverkaufsfläche um 1qm erhöht, dann erhöht sich der Umsatz pro Woche um 230.000€. Dieser Effekt ist signifikant (|t| > 2, p
p-Wert(Regressionsanalyse)
Interpretation
Der p-Wert wie auch die Teststatistik (t, F, …) gibt Ihnen an, ob Sie die Nullhypothese ablehnen sollten oder nicht.
Normalerweise nimmt man einen Irrtumsfehler (=Irrtumswahrscheinlichkeit) von 5% in Kauf. D.h. man macht in maximal 5% der Fälle den Fehler einen Effekt als überzufällig (=signifikant) anzunehmen, obwohl er in Wirklichkeit rein zufällig ist.
Der p-Wert gibt Ihnen an, wie wahrscheinlich es ist, ein solches Stichprobenergebnis oder ein extremeres zu erhalten, wenn die Nullhypothese in Wirklichkeit wahr ist.
Der p-Wert muss bei einem 5% Signifikanzniveau kleiner oder gleich 0,05 sein, damit ein Ergebnis als signifikant angenommen wird.
t-Wert und p-Wert hängen zusammen. Das heißt, wenn der t-Wert signifikant ist, ist auch der p-Wert signifikant, und andersrum.
Bestimmtheitsmaß R (Regressionsanalyse)
Formel + Interpretation
R^2=Abweichungsquadratsumme der Regressionen/Abweichungsquadratsumme gesamt
-Interpretation: Die drei Prädiktoren (= unabhängige Variablen: Ladenverkaufsfläche, Einsatz von Vertretern, Helligkeit des Lichts) erklären 60% der Gesamtvarianz des Umsatzes pro Woche (= abhängige Variable).
Bogenelastizität (Preiselastizität)
e=((Qalt-Qneu)/Qalt)/((Palt-Pneu)/Palt)
relative Mengenänderung/relative Preisänderung
geht auch andersrum
Punktelastizität (Preiselastizität)
Ableitung der Preisabsatzfunktion nach p * P/Q
