Ansatz

Ziel des Marktmodells von Statista ist es, die Entwicklung detaillierter Branchen in verschiedenen Ländern zu prognostizieren. Der Vorteil für den Kunden ist, dass Statista dabei ein einheitliches Modell für alle Länder und Branchen verwendet. Dabei fokussieren wir uns aktuell auf die Entwicklung der kommenden Jahre bis 2020. Die Modellierung der Prognosen wird auf Basis der aktuellsten Daten jährlich durchgeführt. Jede durchgeführte Branchenprognose wird sofort auf der Statista-Plattform bereitgestellt.


Eine Zusammenfassung der Ergebnisse unseres Modells können Sie hier herunterladen.

 
Branchen

In den einzelnen Ländern werden mehr als vierhundert Branchen analysiert. Die Branchenklassifizierung beruht dabei auf dem North American Industry Classification System (NAICS) sowie der britischen Standard Industrial Classification (SIC) und der Statistischen Systematik der Wirtschaftszweige in der Europäischen Gemeinschaft (NACE Rev. 2).
Je nach verfügbarer Datenlage werden die Prognosen auf der Detailebene eines bis zu 6-stelligen Codes durchgeführt. In Deutschland wurden so beispielsweise 435 Branchen analysiert.

 
Modell

Für das Modell wurden für alle Länder die historischen Daten für die einzelnen Branchen von den nationalen Statistikämtern herangezogen.
Der zukünftige Trend der einzelnen nationalen Branchen speist sich zum einen durch die Konjunkturentwicklung in den jeweiligen Ländern und zum anderen aus den spezifischen Branchenentwicklungen. Bei der Entwicklung der einzelnen Länder orientiert sich das Statista-Modell an den Daten aus der World Economic Outlook Database (WEO) des Internationalen Währungsfonds, den Prognosen der OECD und den „Business Confidence Surveys“, durchgeführt von der Europäischen Kommission.
Bei der Entwicklung der nationalen Branchen analysieren wir die historische Entwicklung der Branchen und deren wichtigsten Einflussfaktoren in den einzelnen Ländern. Zum Fortschreiben der Marktdaten hat Statista wichtige Markttreiber identifiziert und unter Berücksichtigung ebendieser die zukünftige Branchenentwicklung modelliert. Je nach historischem Verlauf und Fit mit den individuellen Treibern wurden Regressionsmodelle erstellt und der Trend fortgeschrieben. Jede Datenreihe wurde von Experten auf ihre Plausibilität hin geprüft und freigegeben.

Weitere Informationen zur Methodik können Sie hier herunterladen.

 
Team

Dr. Friedrich Schwandt

Dr. Friedrich Schwandt absolvierte ein Studium der Volkswirtschaft mit Spezialisierung in Ökonometrie. Er ist seit 2007 Geschäftsführer der Statista GmbH. Er arbeitete u.a. für die Humboldt Universität in Berlin, die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) und die Boston Consulting Group (BCG).

Dr. Rebecca Newland

Dr. Rebecca Newland hat einen Masterabschluss in "Physics with Space Science" sowie einen Doktortitel in “Astronautical Engineering”. Der Schwerpunkt ihrer Doktorarbeit lag auf einer Prognose der Entwicklung des Weltraummülls in der Umlaufbahn der Erde und der Identifikation problematischer Objekte mithilfe der komplexen Netzwerk Theorie. Sie hat Berufserfahrung in der Datenanalyse in der Wohnungswirtschaft sowie in der rechnergestützten Modellierung und Analyse von Fallschirmsystemen für Raumschiffe und Flugzeuge in der Luft- und Raumfahrtindustrie.

Hubertus Bitting

Herr Hubertus Bitting studierte Wirtschaftswissenschaften in Bonn, Oxford, Madrid sowie Paris und hat einen Master in "European Management" der ESCP Europe and City University, London. Als Bereichsleiter von Research & Analysis verantwortet er alle Modellierungs- und Marktanalyseaktivitäten von Statista. Davor arbeitete er für strategische Unternehmensberatungen wie Oliver Wyman, Roland Berger Strategy Consultants und Kienbaum International Consultants und auch für die Deutsche Bank.

Philipp Huhn

Herr Philipp Huhn hat Wirtschaftsingenieurwesen an vier Hochschulen in Hamburg studiert und seinen Masterabschluss in den Schwerpunkten Energietechnik sowie Operations and Supply Chain Management absolviert. Während des Studiums konzentrierte er sich auf numerischer Festigkeits- und Strömungsberechnungen sowie optimierende mathematische Verfahren. Seit 2014 ist er bei Statista in zahlreichen Projekten als Experte für Tool-Programmierung und Datenanalysen im Einsatz.

Birte Janßen

Frau Birte Janßen ist diplomierte Betriebswirtin mit Spezialisierung in Logistik und Marketing. Der Fokus ihrer Diplomarbeit lag auf der Analyse von Erfolgsfaktoren von Spielfilmen mit Hilfe von statistischen Modellen wie der Regressionsanalyse. Sie ist seit dem Launch in 2008 Analystin bei Statista und hat umfassende Erfahrung in der Datenanalyse der Medien-und Internetbranche. Sie ist Autorin zahlreicher Studien und Publikationen, z. B. der führenden E-Commerce-Studie Deutschlands.

Volker Staffa

Herr Volker Staffa hat Betriebswirtschaftslehre in Hamburg und Rhode Island studiert und fokussierte sich auf Logistik und Supply Chain Management. Vor seiner Arbeit als Analyst bei Statista hat er Erfahrungen in der Luftfahrtindustrie gesammelt. Er arbeitete für die Deutsche Flugsicherung im Business Development, wo er Betriebsprozesse modellierte und analysierte sowie im Qualitätsmanagement der Lufthansa Technik.

Kristin Ramcke

Frau Kristin Ramcke hat einen Research Masterabschluss in Kommunikationswissenschaften an der Universität von Amsterdam erworben. Während ihrer Studienzeit hat Frau Ramcke zahlreiche akademische Forschungsprojekte über Meinungsforschung und Prognose-Modelle für politische Einstellungen mitbetreut. Sie verfügt über fortgeschrittene Datenanalysekenntnisse, unter anderem im Bereich der Zeitreihen- und Mehrebenenanalyse. Vor ihrer Tätigkeit bei Statista hat Frau Ramcke mit einigen der größten Markt- und Meinungsforschungsinstituten in Deutschland zusammengearbeitet (GfK, IfD).

 
Disclaimer

Alle Prognosemodelle schreiben die Entwicklung historischer Werte fort. Keine Berücksichtigung finden hierbei nicht-vorhersehbare Schocks wie bspw. Finanzkrisen oder Kriege, welche die Entwicklung von bestimmten Branchen oder gar ganzer Länder immens beeinflussen können. Die Modelle werden 2014 zum ersten Mal erstellt und unterliegen einem ständigen Verbesserungsprozess.

 
 
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