Punktprognosen

Punktprognosen bezeichnet in Statistik und Anwendungsfeldern die Vorhersage eines einzelnen zukünftigen Werts einer Zeitreihe oder eines Prozesses. Im Gegensatz zu Intervall- oder Wahrscheinlichkeitsprognosen geben sie keinen direkten Hinweis auf die Unsicherheit der Schätzung. Sie dienen der Planung und Entscheidungsfindung, wenn ein konkreter Wert benötigt wird, etwa der erwartete Umsatz im kommenden Quartal oder die Temperatur am nächsten Tag.

Typische Methoden umfassen Zeitreihenmodelle wie AR, ARIMA und SARIMA, Glättungsverfahren (Exponentielle Glättung), Regressionsmodelle sowie Ansätze des maschinellen Lernens. Der Forecast wird durch Anpassung der Modellparameter anhand historischer Daten und anschließende Projektion der Zukunft erzeugt. Die Güte von Punktprognosen wird mit Fehlermaßen wie MAE, RMSE oder MAPE bewertet.

Ein zentraler Nachteil ist, dass Punktprognosen die Unsicherheit der Vorhersage nicht direkt ausdrücken. Um Unsicherheit zu kommunizieren, werden oft Konfidenz- oder Vorhersageintervalle angegeben oder Vorhersageverteilungen genutzt.

Anwendungsfelder reichen von Wirtschaft, Finanzen, Energie über Umwelt- und Wettermodelle bis hin zu Planungsprozessen in Unternehmen.

Limitierungen umfassen Modellabhängigkeit, Empfindlichkeit gegenüber Ausreißern oder Strukturbrüchen sowie die Tatsache, dass sie zukünftige plötzliche Veränderungen nicht automatisch berücksichtigen.