Zeitreihenprognose

Zeitreihenprognose, auch Zeitreihenanalyse oder Zeitreihenvorhersage genannt, bezeichnet die statistische Methode zur Vorhersage zukünftiger Werte einer quantitativen Variable basierend auf historischen Daten. Diese Daten werden als Zeitreihe erfasst, wobei die Beobachtungen in chronologischer Reihenfolge vorliegen, etwa monatliche Verkaufszahlen, tägliche Temperaturen oder jährliche Produktionswerte. Der Kern der Zeitreihenprognose liegt darin, Muster, Trends und saisonale Schwankungen in den Daten zu identifizieren, um fundierte Aussagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.

Die Analyse erfolgt meist in mehreren Schritten: Zunächst wird die Zeitreihe auf strukturelle Komponenten zerlegt, darunter der Trend (langfristige Entwicklung), saisonale Effekte (wiederkehrende Muster zu bestimmten Zeiten) und der Zufallsbestandteil (kurzfristige Schwankungen). Methoden wie die exponentielle Glättung, ARIMA-Modelle (Autoregressive Integrated Moving Average) oder saisonale ARIMA-Modelle (SARIMA) werden häufig eingesetzt, um diese Komponenten zu modellieren. Moderne Ansätze nutzen auch maschinelles Lernen, etwa neuronale Netze oder Prophet, um komplexere Zusammenhänge zu erfassen.

Zeitreihenprognosen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Finanzwesen, Umweltwissenschaften und Logistik. In der Wirtschaft helfen sie bei der Nachfrageplanung, während im Finanzsektor Marktentwicklungen abgeschätzt werden. Die Genauigkeit der Prognosen hängt stark von der Qualität der historischen Daten und der Wahl des passenden Modells ab. Kritisch ist auch die Berücksichtigung externer Einflüsse, die nicht in der Zeitreihe enthalten sind, wie etwa politische Entscheidungen oder Naturkatastrophen. Trotz ihrer Nützlichkeit bleiben Prognosen stets mit Unsicherheiten behaftet, da zukünftige Ereignisse nicht vollständig vorhersehbar sind.