ForecastingMethoden

ForecastingMethoden bezeichnet Verfahren zur Vorhersage zukünftiger Größen, basierend auf historischen Daten, Beobachtungen und fachlicher Einschätzung. Sie finden Anwendung in Wirtschaft, Industrie, Umwelt- und Sozialwissenschaften. Grundsätzlich unterschieden werden qualitative Ansätze, die auf Expertenmeinungen und Szenarien beruhen, von quantitativen Ansätzen, die mathematische Modelle verwenden.

Qualitative Methoden umfassen Delphi-Studien, Szenarioanalysen oder Experteneinschätzungen. Sie sind besonders nützlich, wenn historische Daten limitiert sind oder Unsicherheit hoch ist, etwa in strategischen Planungen oder neuartigen Märkten. Quantitative Methoden lassen sich weiter unterteilen in zeitreihenbasierte Verfahren, kausale Modelle und maschinelles Lernen.

Zu den zeitreihenbasierten Verfahren gehören Modelle zur Glättung und Mustererkennung wie exponentielle Glättung, Holt-Winters sowie ARIMA- und SARIMA-Modelle. Diese Methoden eignen sich für Daten mit Trend und Saisonalität, vorausgesetzt, die Datenstationarität ist angemessen adressiert. Kausale Modelle nutzen Beziehungen zu erklärenden Variablen, zum Beispiel lineare oder multivariate Regressionen, Vektorautoregressionen (VAR) oder ökonometrische Modelle.

Maschinelles Lernen ergänzt traditionelle Modelle durch flexible Mustererkennung, etwa Random Forests, Gradient Boosting oder neuronale Netze. Hybride Ansätze kombinieren mehrere Modelle, um Prognoseunsicherheiten zu verringern.

Der Forecasting-Prozess umfasst Problemdefinierung, Datensammlung und -aufbereitung, Modellwahl, Kalibrierung und Validierung sowie Implementierung. Leistungsbewertung erfolgt mit Fehlerkennzahlen wie MAPE, RMSE oder MAE und durch Validierungstechniken wie Cross-Validation. Wesentliche Herausforderungen sind Datenqualität, Stationarität, Ausreißer und die Berücksichtigung von Unsicherheit im Prognosehorizont.