ForecastingVerfahren

ForecastingVerfahren bezeichnet Methoden zur Schätzung zukünftiger Größen auf Basis historischer Daten, Beobachtungen oder Experimente. Sie dienen der Entscheidungsunterstützung in Wirtschaft, Technik und Wissenschaft, zum Beispiel bei der Absatzplanung, der Kapazitätssteuerung oder der Energielastprognose.

Unter ForecastingVerfahren unterscheidet man qualitative und quantitative Ansätze. Qualitative Verfahren umfassen Experteneinschätzungen, Delphi-Methoden und Szenarioanalysen, die besonders bei geringer Datenverfügbarkeit oder stark unsicheren Zukünften eingesetzt werden. Quantitative Verfahren gliedern sich in Zeitreihenmodelle, kausale Modelle und Modelle des maschinellen Lernens. Bekannte Zeitreihenmodelle sind ARIMA, SARIMA und Exponentielle Glättung; sie setzen Muster in historischen Werten wie Trend, Saisonalität und Zufall voraus. Kausale Modelle nutzen Regressionsansätze, Vektorautoregression (VAR) und ähnliche Modelle, um Abhängigkeiten zwischen Variablen zu erfassen. Maschinelles Lernen umfasst Verfahren wie Random Forest, Gradient Boosting und neuronale Netze, darunter LSTM-Architekturen, die komplexe Muster in großen Datensätzen lernen können.

Wesentliche Datenanforderungen umfassen historische Beobachtungen, optionale exogene Variablen, Datenbereinigung und ggf. Harmonisierung über Zeitreihen. Der typische Ablauf reicht von Problemdefinition, Datensammlung und Vorverarbeitung über Modellwahl, Training und Validierung bis zur Prognose und anschließender Überwachung der Performance.

Gängige Bewertungskennzahlen sind MAE, RMSE und MAPE; für die Validierung kommen Rolling-Origin- oder Walk-Forward-Ansätze zum Einsatz. Anwendungsfelder liegen breit, etwa Demand Forecasting, Personal- und Bestandsplanung, Energie- und Wetterprognosen. Herausforderungen umfassen Datenqualität, Strukturbrüche, Nicht-Stationarität, Überanpassung und die Interpretierbarkeit komplexer Modelle.