Der Ostertermin beeinflusst unsere Freizeitaktivitäten Im Unterschied zu vielen anderen Feiertagen ist Ostern ein sogenannter „beweglicher“ Feiertag. Die Regelung besagt, dass Ostern auf jenen Sonntag fällt, der nach dem ersten Vollmond im Frühling liegt. Der früheste Termin für Ostern ist somit der 22. März, der späteste der 25. April. Bereits Carl Friedrich Gauß beschäftigte sich mit dieser Tatsache und entwickelte die Gauß‘sche Osterformel die eine Berechnung des Osterdatums für ein gegebenes Jahr ermöglicht.

Das Osterfest hat einen sehr starken Einfluss auf unsere Freizeitgestaltung. Viele nutzen das Osterfest für einen Frühlingsurlaub, was wiederum einen starken Einfluss auf die Hotellerie, die Gastronomie oder das Transportwesen hat. Auch die Art unserer Freizeitaktivitäten hängt vom Ostertermin ab: fällt Ostern auf Ende März, so planen Viele noch gerne einen Schiurlaub ein, während bei einem April-Termin schon eher ein Frühlings-Outdoor-Programm am Plan steht.

Die Analysedaten spiegeln dieses Verhalten wider

Zeitreihendaten auf monatlicher Basis spiegeln dieses Verhalten wider. Bei einer Mehrjahresbetrachtung ist häufig ein Herumspringen des „Peaks“ im Zeitverlauf zwischen März und April zu sehen.

• Fällt Ostern in den März, gibt es in diesem Monat in Wintersportorten in den österreichischen Alpen häufig eine gute Hotelauslastung. Der April sackt hingegen dann meist stark ab, weil Ostern auch häufig Saisonschluss für die Liftbetriebe bedeutet.
• Bei der Anzahl von Flug- und Bahnreisenden oder Besucher in Freizeiteinrichtungen lässt sich die Bedeutung der Osterfeiertage ebenfalls gut beobachten.

Die folgende Graphik zeigt die Anzahl der Besucher in einem Freizeitpark im Zeitraum 1993 bis 2000. Zur leichteren Erkennbarkeit sind nur die Verläufe der Monate März (blau) und April (rot) dargestellt. Zusätzlich ist für jedes Jahr mit einer grünen Stufenline dargestellt, ob der Beginn der Osterferien in den März oder April fällt.

Es ist gut zu erkennen, dass bei einem Ferienbeginn im März die blaue Linie höher liegt als die rote. Für einen Ferienbeginn im April bietet sich das umgekehrte Bild. Wir sehen, dass das Verhalten der Konsumenten und Urlauber in unseren Analysedaten wiederzufinden ist.

Die Berücksichtigung dieser Tatsache ist in der Bewertung von Ergebnissen wichtig. Es macht aus Vertriebssicht möglicherweise keinen Sinn, in Panik zu verfallen, wenn die März-Umsätze hinter jenen des Vorjahrs nachhinken, wenn der „Oster-Peak“ erst im April zu erwarten ist.

„08/15 Vorhersagemodelle“ ignorieren diese Tatsache

Für Vorhersagemodelle bei Zeitreihen kann ein wechselnder Peak zwischen März und April aber ein Problem sein. Viele simple Zeitreihenmodelle verwenden nur die historischen Werte der Zeitreihe. Fällt Ostern in zwei aufeinanderfolgenden Jahren in den April, so wird nach diesem Modell der nächste Peak wieder im April erwartet, weil nur der saisonale Effekt vom Modell gelernt wurde.

Diese Tatsache ist deshalb von Bedeutung, weil in Planungssoftware-Paketen immer häufiger ein paar einfache Standardverfahren des Zeitreihenforecastings eingebaut sind. Ohne Zweifel gibt es Anwendungsfälle, wo ein einfaches saisonales exponentielles Glättungsverfahren gute Dienste leistet. Es bedarf aber etwas mehr, um obige Situationen berücksichtigen zu können. Schließlich wollen Sie bei der Weiterverwendung Ihrer Planzahlen den „Oster-Effekt“ nicht jedes Mal händisch nachkorrigieren müssen. Auch ist es ermüdend in jedem Planungsmeeting die eigenen Zahlen mit dem Zusatz „Ja, aber dieses Jahr … „ erläutern zu müssen.

Ereignisse, Einflussgrößen und flexible Zeitintervalle machen den Unterschied

Die Forecasting Lösung von SAS ist darauf ausgelegt diese Punkte für Sie zu berücksichtigen:

• Die automatische Modellerkennung prüft für Sie, ob die Zeitreihe mit einem einfachen Modell vorgesagt werden kann, oder ob ein mächtigeres Modell zum Einsatz kommen soll.

• Dabei werden Ihre individuellen Daten analysiert, aus einer Modellbibliothek das beste Modell ausgewählt und spezifisch an Ihre Daten angepasst.
• Einflussvariablen wie die Anzahl der Werktage, der Samstage oder Sonntage, genauso wie bereits erhaltene Aufträge können in die Prognose einfließen.
• Vorgegebene Kalenderereignisse wie Ostern oder Weihnachten können in der Analyse berücksichtigt werden.
• Sie können individuelle Ereignisse definieren, die für Ihr Unternehmen und Ihre Organisation Bedeutung haben und Ihre Kenngrößen im Zeitverlauf beeinflussen.
• Sie haben die Möglichkeit die Länge von Zeitintervallen an die saisonalen Abläufe in Ihren Prozessen individuell anzupassen.

Nächstes Jahr fällt Ostern auf den 27. März, im Jahr 2017 auf den 16. April. Prüfen Sie am besten jetzt schon, ob Ihre Prognosesoftware und die daraus resultierenden Planzahlen diese Tatsache berücksichtigen!

Ich wünsche Ihnen ein schönes und erholsames Osterfest!

Ihr Gerhard Svolba