Neuproduktprognose mit Wachstumskurvenmodellen: Prognoseprozess, Modellauswahl und Schätzung (Quantitative Ökonomie)

Statistische Wachstumskurvenmodelle werden innerhalb der Betriebswirtschaftslehre vor allem zur Prognose der Absätze von Neuprodukten verwendet, wenn bereits eine kurze Historie von Absatzdaten aus dem frühen Produktlebenszyklus vorhanden ist. Seit der grundlegenden Arbeit von Rogers (1962) zur Verbreitung innovativer Neuprodukte am Markt und der Vorstellung des bedeutendsten Modells zur Beschreibung derartiger Diffusionsprozesse durch Bass (1969) hat sich das Forschungsgebiet mit einer großen Vielfalt von Modellen und Ansätzen weiterentwickelt. Dabei liegt der Schwerpunkt allerdings auf der deskriptiven und normativen Analyse der Marktdurchdringung von Neuprodukten. Für die ursprünglich intendierte Neuproduktprognose wurde bislang kein einheitliches Vorgehen definiert. Die bestehenden Modelle stehen weitgehend isoliert und ohne vergleichende Bewertung hinsichtlich der Prognosegüte nebeneinander. Die vorliegende Arbeit schließt diese Lücke, indem sie sich auf eine statistische Fundierung von Wachstumskurvenmodellen für prognostische Zwecke konzentriert. Die Arbeit gibt Antworten auf die wesentlichen offenen Fragen zu Anwendungssituationen und -gebieten, zur Modellselektion und zur Auswahl geeigneter Schätzverfahren für Neuproduktprognosen mit Wachstumskurven.Durch die Definition eines an die Besonderheiten der Prognose mit Wachstumskurvenmodellen angepassten Prognoseprozesses wurden die einzelnen Ansätze aus der Literatur in ein einheitliches Grundgerüst zur Modellauswahl, Schätzung und Prognose eingebettet. Die Ergebnisse der durchgeführten Simulationsstudien zur Modellauswahl und -schätzung ermöglichen es, sowohl bei den Wachstumskurvenmodellen als auch bei den Schätzverfahren eine aus praktischer Sicht nützliche Auswahl zu treffen. Somit bietet der definierte Prognoseprozess Anwendern einen einheitlichen Leitfaden zur Durchführung von Neuproduktprognosen mit Wachstumskurvenmodellen.