Vorhersagemethoden

Vorhersagemethoden umfassen systematische Verfahren zur Abschätzung zukünftiger Werte oder Ereignisse basierend auf historischen Daten. Sie beruhen auf Annahmen über Muster, Beziehungen und Unsicherheit. Man unterscheidet zwischen zeitreihenbasierten Ansätzen, die auf Beobachtungen einer oder mehrerer Variablen beruhen, und erklärungsbasierten oder hybriden Ansätzen, die zusätzliche Informationen integrieren.

Zu den klassischen zeitreihenbasierten Methoden gehören ARIMA, SARIMA, Exponentielle Glättung (Holt-Winters) und State-Space-Modelle wie der Kalman-Filter. Dynamische Regression ergänzt Trend- und Saisonkomponenten durch externe Regressoren. In modernen Anwendungen kommen auch maschinelle Lernverfahren zum Einsatz, darunter lineare und nichtlineare Regression, Random Forest, Gradient Boosting und neuronale Netze wie LSTM für Sequenzdaten.

Anstelle eines einzelnen Punktwerts liefern viele Methoden Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Intervallvorhersagen, etwa durch Bayessche Modelle oder durch Quantilschätzungen.

Die Wahl des Modells hängt von Datenqualität, Verfügbarkeit externer Informationen und dem Anwendungsfall ab. Typische Schritte sind Datenaufbereitung, Feature-Engineering, Modellschätzung und Validierung. Backtesting oder Cross-Validation prüft die Fähigkeit, auf neue Daten zu generalisieren. Bewertungsmetriken umfassen MAE, RMSE, MAPE sowie Log-Likelihood oder CRPS für probabilistische Vorhersagen.

Anwendungsgebiete umfassen Wirtschaft, Finanzen, Energie, Wettervorhersage, Supply-Chain-Planung, Epidemiologie und Gesundheitswesen. Herausforderungen beinhalten Datenqualität und -verfügbarkeit, Nicht-Stationarität, Strukturbrüche, Modellkomplexität, Interpretierbarkeit sowie kulturell/organisatorische Akzeptanz und Ressourcenbedarf.