Prof. Artinger auf dem Symposium über Forcasting
Prof. Dr. Florian Artinger, Studiengangsleiter des B.A. Digital Business & Management an der Berlin International, wird an dem 42. International Symposium on Forecasting, teilnehmen, welches vom 10. bis 13. Juli 2022 in Oxford, England, stattfindet.
In seiner Keynote wird er die wichtigsten Erkenntnisse aus seinem Forschungsprojekt "Predicting Revenues with the Multiplier Heuristic" präsentieren.
Über das International Symposium on Forecasting
Das International Symposium on Forecasting, das vom International Institute of Forecasters (IIF) veranstaltet wird, bietet die Möglichkeit, mit den weltweit führenden Forscher:innen und Praktiker:innen im Bereich des Forecasting in Kontakt zu treten. Die Teilnehmer:innenzahl ist groß genug, um die Besten auf dem Gebiet anzuziehen, aber auch klein genug, um persönliche Gespräche zu ermöglichen. Das Symposium bietet eine Vielzahl von Networking-Möglichkeiten durch Vorträge von Hauptrednern, wissenschaftliche Sitzungen, Workshops und Rahmenprogramme. Darüber hinaus sind Vertreter:innen führender Verlags-, Software- und anderer Unternehmen vor Ort, um ihre neuesten Angebote zu erläutern.
Über das Forschungsprojekt
Predicting Revenues with the Multiplier Heuristic
Vorhersagen durch statistische und maschinelle Lernmethoden werden in der Regel als besser angesehen als die von Expert:innen gemachten. Dennoch verlassen sich viele Expert:innen immer noch auf einfache Heuristiken. Gibt es Bedingungen, unter denen Expertenprognosen, die auf Heuristiken beruhen, mit der Leistung von statistischen und maschinellen Lernmethoden mithalten können? Wir untersuchen den Fall der Vorhersage von Umsätzen pro Kunde in 20 Datensätzen, bei denen sich Expert:innen auf die folgende Heuristik verlassen: Multiplizieren Sie die in den ersten Tagen beobachteten Umsätze mit einer Konstante. Wir stellen fest, dass die Heuristik bei einem begrenzten Stichprobenumfang und einem kürzeren Vorhersag- Zeitrahmen mit statistischen und maschinellen Lernmethoden gleichziehen oder sie sogar übertreffen kann. Bei unvorhersehbaren Veränderungen im Laufe der Zeit ist die Heuristik auch bei sehr großen Stichproben und einem längeren Vorhersag- Zeitrahmen gleich gut. Die Ergebnisse geben Aufschluss darüber, wann man sich auf das Urteil von Manager:innen und wann auf statistische und maschinelle Lernmethoden verlassen sollte.