In vielen betriebswirtschaftlichen Disziplinen interessiert die Zeitdauer, bis ein Ereignis eintritt bzw. dessen Eintrittswahrscheinlichkeit zu einem bestimmten Zeitpunkt. Man denke etwa an die Dauer bis zur Kündigung eines Vertrags, den Zeitraum bis zum Wiederkauf eines Produkts oder die Zeit, bis Antworten auf eine Befragung eintreffen. Survival-Analysen sind zur Untersuchung solcher Phänomene geeignet, da sie im Gegensatz zu den bislang vornehmlich verwendeten Discrete Choice-Modellen (insbesondere Logit- und Probit-Ansätzen) nicht nur eine Prognose der Eintrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses, sondern auch eine Vorhersage der Zeitdauer bis zum Eintritt dieses Ereignisses ermöglichen. Insofern sollen die Grundidee, die Methodik und Anwendungsbeispiele von Survival-Modellen diskutiert werden. Zudem lässt sich die Interpretation der Ergebnisse solcher Verfahren an einem konkreten Beispiel verdeutlichen. Mit diesem Beitrag soll das Repertoire der Analysemethoden erweitert und ein Überblick über die Leistungsfähigkeit von Survival-Modellen vermittelt werden.
Datensätze mit Ausreissern stellen ein verbrei- tetes Problem dar, mit dem sich Marktfor- scher häufig konfrontiert sehen. Die OLS-Re- gression als häufig verwendete Methode rea- giert besonders anfällig auf den Einfluss von Ausreissern bei der Schätzung von Modellpa- rametern. Bislang hat sich jedoch kein Ver- fahren etabliert, das einen adäquaten Um- gang mit solchen Beobachtungswerten er- laubt. Dieser Aufsatz vergleicht anhand einer Datensimulation und zweier realer Datensät- ze die neusten Entwicklungen der gegenüber Ausreissern robusten Regressionsverfahren. Auf dieser Grundlage lässt sich mit der MM-Schätzung ein Verfahren für die prakti- sche Anwendung vorschlagen, das beson- ders günstige Eigenschaften im Vergleich zur klassischen OLS-Regression aufweist.
Mitarbeiter und vermehrt auch Kunden werden heutzutage dazu aufgerufen, "ihre" Marke zu leben: "Live the brand" ist dabei mehr als ein einprägsamer, neumodischer Anglizismus. Für Unternehmen, die neue Wege zum maximalen Erfolg und zu dauerhafter Kundenbindung suchen, ist dies sogar ein Imperativ!
Die Zunahme der Komplexität im unternehmerischen Umfeld wird verursacht von zunehmenden staatlichen Regulierungen, Innovationsdruck, der Globalisierung der Märkte und infolgedessen der Notwendigkeit zur Internationalisierung sowie den steigenden Ansprüchen an das Informationsmanagement. Solch einschneidenden Veränderungen der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen ist mit herkömmlichen Arbeitsweisen und traditionellen Führungsansätzen nur schwer beizukommen. Kann die Nutzung der Schwarmintelligenz ein geeignetes Tool sein, das man der immer komplexer werdenden Wirtschaftswelt entgegensetzen kann? Ist das Konzept der
kollektiven Intelligenz überhaupt auf uns Menschen übertragbar: Können wir wirklich von Ameisen und Bienen lernen?
In einer kurzen Fallstudie veranschaulichen die Autoren, wie "Schwarmintelligenz" in der Praxis von einem Team abgerufen werden kann. Dazu bedienen Sie sich eines Leuchtturm-Beispiels aus dem Sport: Das Team der deutschen Nationalmannschaft während der EM 2006.
