Prognosen
Der Wunsch, zukünftige Ereignisse vorherzusagen, entsteht aus dem Bedürfnis, Unsicherheit und Risiko zu minimieren. Durch präzise Prognosen können Risiken deutlich reduziert werden.
Mit der Prozentor Prognosesoftware entwickeln wir seit Jahren erfolgreich Prognosemodelle. Diese basieren auf innovativen und erprobten wissenschaftlichen Methoden - allen voran der statistische Zeitreihenanalyse. Diese eignet sich vor allem für Vorhersagen mit Bezug auf historische Kursdaten.
Spätestens seit der Ehrung von Clive W. J. Granger und Robert F. Engle mit dem Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften im Jahr 2003 gelten die Modelle der Zeitreihenanalyse als etablierte Analyseinstrumente und gewinnen in der kommerziellen Prognoseforschung zunehmend an Bedeutung.
SARIMAX Modelle
Als beste Klasse zur Prognose von Kurs-Zeitreihen gelten die so genannten SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average Models with eXogeneous variables) -Modelle. Im Rahmen dieser Modelle wird die innere Abhängigkeitsstruktur der historischen Daten in verschiedene Komponenten aufgeteilt.
Die AutoRegressiven (AR-)Koeffizienten beschreiben die kurzfristigen Schwankungen. Die zugehörige Lag-Ordnung gibt an, wie viele zurückliegende Zeitpunkte noch Einfluss auf die nächste Prognose haben. Die Moving Average (MA-)Koeffizienten können über gleitende Durchschnitte zu einer sparsameren Parametrisierung der kurzfristigen Schwankungen beitragen. Durch den Integrationsgrad (I) wird berücksichtigt, ob das absolute Niveau einer Zeitreihe oder deren prozentuale Veränderungen modelliert werden.
Exogene Regressoren berücksichtigen den Einfluss von Ereignissen (bspw. Fussballweltmeisterschaften), Kalendereffekten (Feiertage etc.) und anderen relevanten Einflussvariablen (zum Beispiel wirtschaftliche Leitzahlen). Der sogenannte Fehlerterm fasst alle rein zufälligen und somit nicht prognostizierbaren Einflüsse zusammen; man spricht daher auch vom sog. „Weißen Rauschen“.
Wir erarbeiten sowohl kurz- und mittelfristige als auch langfristige Prognosen. Diese unterscheiden sich von einer Vielzahl standardisierter statistischer Software mit Prognosefunktionen.
Eigenschaften unserer Prognosen
- Punktprognose mit Konfidenzintervallen
- verlässliche Prognosen auch bei wenigen Daten
- Ausnutzung von Vortransformationen
- erhöhte Prognosegüte durch Modellmischung
- Berücksichtigung von Großereignissen, Kalendereffekten und externen Einflüssen (Termindatenbank)
- Konsistente Monats- und Quartalsprognose
- Simultane, konsistente Prognosen für hierarchische Marktstrukturen
- Mehrschrittprognosen mit hoher Güte
- automatisierte und objektive Modellselektion
- robuste Prognosen auch bei extremen Marktphasen / besonderen Bedingungen
- automatische Erkennung und Ausnutzung von relevanten Einflussgrößen (zum Beispiel Zinsen, Temperatur, Wertpapiere)
Ablaufschema einer Prognoseerstellung
- Bestimmung der vorherzusagenden Größen
(zum Beispiel Prognose für die Einschaltquote am Samstag Abend um 20:15 Uhr) - Festlegung des Prognosehorizonts (kurzfristig, langfristig)
- Übermittlung der Zeitreihen
- Bestimmung des Prognosemodells mittels Simulationsstudie
- Erstellung des Prognoseberichtes inklusive Prognosegüten
- Auswahl der gut prognostizierbaren Zeitreihen
- Festlegung der Art der Prognosedarstellung (PDF-Letter, Excel-Dokument, XML-Schnittstelle)
- Automatisierung der Prognoseerstellung
Konnten wir Sie neugierig machen?
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