Ist der gleitende Durchschnitt eine optimale Methode der Prognoserechnung?

Der gleitende Durchschnitt ist eine weit verbreitete Methode zur Prognoserechnung, insbesondere in der Zeitreihenanalyse und im Finanzwesen. Er hat einige Vorteile, wie die Glättung von Daten und die Reduzierung von Rauschen, was zu einer klareren Sicht auf Trends führt. Allerdings ist er nicht immer die "optimale" Methode, da seine Einfachheit auch einige Einschränkungen mit sich bringt.

Vorteile:
- Einfach zu berechnen und zu verstehen.
- Glättet kurzfristige Schwankungen und hebt langfristige Trends hervor.
- Kann leicht angepasst werden, indem die Anzahl der Perioden geändert wird.

Nachteile:
- Reagiert langsam auf plötzliche Veränderungen oder Wendepunkte in den Daten.
- Berücksichtigt alle Datenpunkte innerhalb des Fensters gleich, was nicht immer sinnvoll ist.
- Kann bei stark saisonalen Daten ungenau sein.

Es gibt komplexere Methoden wie exponentielle Glättung, ARIMA-Modelle oder maschinelles Lernen, die in bestimmten Situationen bessere Prognosen liefern können. Die Wahl der optimalen Methode hängt von der spezifischen Anwendung und den Eigenschaften der Daten ab.