Die Zukunft vorherzusagen ist ein universelles menschliches Unterfangen. Ganz gleich, ob wir uns über das morgige Wetter oder die Umsätze des nächsten Quartals Gedanken machen, unsere Entscheidungen basieren auf unserer Vorfreude auf das, was kommt. Zeitreihenprognosen sind das statistische Device, mit dem wir diese fundierten Vermutungen anstellen.
Arten der Zeitreihenprognose
Zeitreihenprognosen können grob in zwei Kategorien eingeteilt werden:
- Qualitative Prognose: Dieser Ansatz basiert auf dem Urteil und der Meinung von Experten und sammelt Erkenntnisse aus Quellen wie Marktforschungsumfragen oder Expertengremien. Dies ist besonders wertvoll, wenn nur minimale oder keine relevanten historischen Daten zur Verfügung stehen.
- Quantitative Prognose: Diese datengesteuerte Methode nutzt vergangene Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dies ist der bevorzugte Ansatz, wenn eine Fülle relevanter historischer Daten vorhanden ist.
Schauen wir uns einige beliebte quantitative Prognosealgorithmen an:
- Naiv: Eine einfache, aber effektive Methode, bei der die Prognose für morgen das ist, was heute passiert ist, was sie zu einer überraschend soliden Basislinie macht.
— Gleichung: Wenn wir die Zeitreihe als Y und die Zeitpunkte als t bezeichnen, lautet die naive Vorhersage für alle zukünftigen Zeitpunkte: Y(t+1) = Y
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