Titelaufnahme

Titel
Abschätzung des Bedarfs nach Kleidungsgrößen mit Hilfe eines adaptierten 'Top-Dog' Index / von Matthias Haid
VerfasserHaid, Matthias
Begutachter / BegutachterinScherrer, Wolfgang
Erschienen2015
UmfangIII, 64 Bl. : graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2015
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Warenzuteilung / Absatzschätzung / top-dog Index
Schlagwörter (EN)ware distribution / demand estimation / top-dog index
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-88540 Persistent Identifier (URN)
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Abschätzung des Bedarfs nach Kleidungsgrößen mit Hilfe eines adaptierten 'Top-Dog' Index [0.93 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Arbeit behandelt das Problem der Bedarfsschätzung im (Sport-) Einzelhandel bei wechselndem Angebot. Insbesondere geht es darum den Größenlauf, d.h. die Verteilung des Bedarfs auf die verschiedenen Kleidungsgrößen, zu schätzen. In der Arbeit von Kurz, Rambau und Schlüchtermann (2008) wird eine einfache, robuste Kennzahl, der sogenannte "Top-Dog" Index, vorgeschlagen, um zuverlässig ein Über- bzw. Unterangebot zu erkennen. Von einer österreichischen Sportartikelhandelskette wurden Absatzzahlen und Lagermengen für die Produktgruppe "Trainingsanzüge" für einen Zeitraum von 18 Monate zur Verfügung gestellt. Da dabei nur Monatsdaten zur Verfügung stehen, wurden verschiedene Vorschläge für einen adaptierten "Top-Dog" Index analysiert und mit den Ergebnissen der Nachfrageschätzung mittels verallgemeinerten Regressionsmodellen verglichen.

Zusammenfassung (Englisch)

In this thesis the estimation of consumer demand for sporting apparel is studied. The main focus lies on estimation of the demand for different clothing sizes for products that are usually not restocked. In a paper by Kurz, Rambau and Schlüchtermann (2008) a simple and robust measure for the deviation of demand from the supply was presented. This measure is adapted for the given data, monthly stock and sales figures for tracksuits, supplied by an Austrian retailing chain for a period of 18 months. Different adaptations of the measure are compared with the results of a generalized regression analysis.