Kostenkalkulation im Kontext technischer Produktänderungen : Entwicklung und Evaluation eines kausalanalytischen Ansatzes zur Prognose indirekter Änderungskosten : eine Untersuchung kundeninduzierter technischer Produktänderungen am Beispiel eines Unternehmens aus der automotiven Antriebstechnik Die Durchführung technischer Produktänderungen wird für Automobilzulieferer zu einem zentralen Erfolgsfaktor. Für die Preisfestsetzung ist es dabei essentiell dass frühzeitig alle mit dem Projekt verbundenen Kosten bekannt sind. Für die Prognose indirekter Änderungskosten existieren bisher keine fundierten Ansätze. Die Untersuchung widmet sich daher der Frage wie ein Modell zur Ex ante Quantifizierung indirekter Änderungskosten auszugestalten ist. Zur Beantwortung dieser Fragen wird ein theoretisches Erklärungsmodell aufgestellt. Dieses wird anschließend empirisch überprüft. Da die kausalanalytische Prognose strukturell identisch mit der deduktiv nomologischen Erklärung ist finden die im Rahmen der Überprüfung bestätigten Zusammenhänge Eingang in das Prognosemodell. Der Prognoseansatz wird anschließend evaluiert. Die Ergebnisse der Studie geben einen Hinweis auf die Vorteilhaftigkeit des Ansatzes. Die Erkenntnisse fließen schließlich in praktische Gestaltungsempfehlungen ein. For suppliers engineering changes have become a key competitive factor. Calculating the price of a project requires information about all the costs that will be incurred during its implementation. This information needs to be available at early stages of the project. Today there are no valid methods with which to predict the so called indirect processing costs of engineering changes. Thus this study addresses the question of how precise predictions of such costs can be made. In doing so it first develops an explanatory theoretical model which is subsequently tested using real project data. The model tested forms the basis of the predictive model because it is assumed that prediction and explanation explicitly equate with one another. Next the study tests the accuracy of the predictive model using unknown test data. In this context it compares the model to competing methods. The study’s findings will facilitate cost accounting of engineering changes based on practical recommendations.