{"id":26692,"date":"2021-10-12T12:59:10","date_gmt":"2021-10-12T10:59:10","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/?p=26692"},"modified":"2023-11-23T11:50:29","modified_gmt":"2023-11-23T10:50:29","slug":"kurz-und-bundig-prognosegenauigkeit","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/kurz-und-bundig-prognosegenauigkeit\/","title":{"rendered":"Kurz und b\u00fcndig: Prognosegenauigkeit"},"content":{"rendered":"

Unter der Prognosegenauigkeit<\/strong> (forecast accuracy) versteht man die Abweichung einer Prognose von den sp\u00e4teren tats\u00e4chlichen Ist-Werten. Die Prognosegenauigkeit wird \u00fcber einen Prognosefehler <\/strong>ausgedr\u00fcckt, der misst, wie stark eine Prognose von den sp\u00e4teren Ist-Werten abweicht.<\/p>\n

Prognosegenauigkeit, Prognosefehler und Prognosezeitraum<\/h2>\n

Eine Prognosegenauigkeit und ein Prognosefehler beziehen sich immer auf einen bestimmten Prognosezeitraum<\/strong>, z.B ein Drei-Monats-Forecast. H\u00e4ufig misst man in der Praxis die Prognosefehler f\u00fcr verschiedene Prognosezeitr\u00e4ume. Vom Verfolgen der Prognosegenauigkeit verspricht man sich zum einen eine kontinuierliche Verbesserung der Prognose und andererseits das Identifizieren eines evtuellen systematischen Prognosefehlers (forecast bias) in Form einer kontinuierlich zu hoher oder zu tiefer Prognosewerte. Sofern ein systematischer Prognosefehler vorliegt, kann dieser zu einer Korrektur k\u00fcnftiger Prognosen herangezogen werden.<\/p>\n

Zur Messung des Prognosefehlers<\/strong> gibt es zahlreiche unterschiedliche Formeln, deren jeweilige Vor- und Nachteile in der Praxis heftig diskutiert werden.<\/p>\n

Unser Tipp zur Prognosegenauigkeit<\/strong><\/h3>\n

Die Prognosegenauigkeit <\/strong>als Bewertungskriterium der Qualit\u00e4t einer Prognose greift in vielen F\u00e4llen zu kurz. Egal mit wieviel Aufwand Prognosen erarbeitet werden, es bleibt immer ein Residuum an chaotischem Marktverhalten und somit ein nicht weiter zu verringernder Prognosefehler.<\/p>\n

Bei der Mehrheit der Artikel zeigt sich im Allgemeinen auch kein systematischer Prognosefehler. Solche systematischen Prognosefehl<\/strong>er<\/strong> sind eher bei menschlichen Prognosen <\/strong>anzutreffen. Wird mit leistungsf\u00e4higen maschinellen Prognosen gearbeitet (statistische Aussagen; KI-Verfahren) reduzieren die Algorithmen den Fehler selbst so weit wie m\u00f6glich. Prognosegenauigkeit hat damit nur nachrichtliche Bedeutung, stellt aber kein Regelungskriterium dar, um Prognosen kontinuierlich genauer zu machen.<\/p>\n

Wir beobachten in der Praxis<\/strong> sogar die Gefahr, dass der Fokus auf die Prognosegenauigkeit dazu f\u00fchrt, mathematisch immer weiter aufzur\u00fcsten, ohne dass sich daraus in den meisten F\u00e4llen ein praktischer Nutzen ergibt; chaotisches Verhalten l\u00e4sst sich nicht in einen einzelnen Vorsagewert pressen. Da man andererseits die Breite des chaotischen Marktverhaltens messen kann, k\u00f6nnen und m\u00fcssen Sicherheitsbest\u00e4nde die verbleibende Prognoseungenauigkeit abgefangen.<\/p>\n

 Aus diesem Grunde ist es wichtig, Sic<\/strong>herheitsbest\u00e4nde vom System berechnen zu lassen<\/strong> und nicht von Hand zu setzen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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