3 Fragen zu Prognoserechnung

Ja, das ist korrekt. Beim gleitenden Durchschnitt (Moving Average werden alle einbezogenen Beobachtungswerte gleichgewichtig berücksichtigt. Das bedeutet, dass jeder Wert innerhalb des festgelegten Zeitraums denselben Einfluss auf den Durchschnitt hat. Dies kann ein Problem darstellen, wenn neuere Datenpunkte relevanter sind als ältere, da der gleitende Durchschnitt keine Gewichtung vornimmt, die neuere Daten stärker berücksichtigt. Um dieses Problem zu umgehen, kann man alternative Methoden wie den gewichteten gleitenden Durchschnitt (Weighted Moving Average) oder den exponentiell gleitenden Durchschnitt (Exponential Moving Average) verwenden. Diese Methoden gewichten neuere Daten stärker, was oft zu genaueren Prognosen führt.

Ja, das ist korrekt. Bei der Prognoserechnung wird angenommen, dass sich zukünftige Werte gemäß den in der Zeitreihe enthaltenen Mustern und Mechanismen entwickeln. Diese Annahme basiert auf der Idee, dass historische Daten Informationen über zugrunde liegende Trends, saisonale Effekte und andere systematische Muster enthalten, die sich auch in der Zukunft fortsetzen werden. Diese Annahme ist zentral für viele Prognosemethoden, wie z.B. die Zeitreihenanalyse, bei der Modelle wie ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) oder exponentielle Glättung verwendet werden.

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.