{"id":35825,"date":"2023-09-27T10:04:35","date_gmt":"2023-09-27T08:04:35","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/2024\/03\/kurz-und-buendig-arima-verfahren\/"},"modified":"2025-09-17T10:37:08","modified_gmt":"2025-09-17T08:37:08","slug":"kurz-und-buendig-arima-verfahren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/kurz-und-buendig-arima-verfahren\/","title":{"rendered":"Kurz und B\u00fcndig: ARIMA-Verfahren"},"content":{"rendered":"\t\t
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ARIMA-Verfahren<\/h3>\n

Das ARIMA-Verfahren (Autoregressive Integrated Moving Average) ist eine Methode zur Prognose von Zeitreihen, die auf der Kombination von sogenannten \u201eautoregressiven (AR) Prognosemodellen\u201c und \u201egleitenden Durchschnittsmodellen (MA)\u201c basiert und zus\u00e4tzlich eine Integration (I) zur Trendbeseitigung einbezieht.<\/p>\n

Autoregressive Prognosemodelle basieren auf der Annahme, dass der aktuelle Wert einer Zeitreihe von seinen eigenen vorherigen Werten abh\u00e4ngt, dass also die Vergangenheit einen Einfluss auf die Gegenwart hat.<\/p>\n

Gleitende Durchschnittsmodelle helfen, Trends und Muster in Daten zu erkennen, indem sie den Durchschnitt von aufeinanderfolgenden Datenpunkten \u00fcber einen bestimmten Zeitraum berechnen. Dadurch werden gro\u00dfe Schwankungen in der Entwicklungskurve gegl\u00e4ttet, was es einfacher macht, die allgemeine Richtung der Daten zu erkennen.<\/p>\n

Der \u201eIntegration\u201c-Mechanismus wird verwendet, um den Trend aus einer Zeitreihe zu entfernen, sodass die Analyse der verbleibenden Komponenten erm\u00f6glicht wird.<\/p>\n

Durch die Kombination dieser Prinzipien erm\u00f6glicht das ARIMA-Verfahren die Vorhersage zuk\u00fcnftiger Werte einer Zeitreihe basierend auf vergangenen Beobachtungen und ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr die Analyse von Zeitreihen mit Trends und saisonalen Mustern.<\/p>\n

Das Verfahren gilt als leistungsf\u00e4higes Modell zur Vorhersage von Zeitreihen. Es kann Trends und saisonale Muster in den Daten identifizieren und herausfiltern und kann mit verschiedenen Arten von Zeitreihen arbeiten, einschlie\u00dflich solcher mit nichtlinearen Trends und saisonalen Effekten. In der praktischen Anwendung st\u00f6\u00dft es immer wieder auf Vorbehalte, da es f\u00fcr den Anwender ohne tiefere mathematische Kenntnisse kaum verst\u00e4ndlich wird, wie die Ergebnisse zustande kommen und zu interpretieren sind.<\/p>\n

Wie alle Prognoseverfahren kann auch das ARIMA-Verfahren Schwierigkeiten haben, mit pl\u00f6tzlichen, unerwarteten Ver\u00e4nderungen in den Daten umzugehen.<\/p>\n

Die gro\u00dfe Herausforderung beim ARIMA-Verfahren ist jedoch das Setzen von drei Steuerungsparametern im Modell, allgemein als p, d und q bezeichnet. Die Identifikation dieser Modellparameter kann komplex und zeitaufw\u00e4ndig sein<\/p>\n

Unser TIPP:<\/strong><\/p>\n

Wenn Sie in einem Prognosesystem mit dem ARIMA-Verfahren arbeiten, sollten Sie darauf achten, dass das Tool \u00fcber Mechanismen verf\u00fcgt, um die optimalen Steuerungsparameter p, d und q selbst \u00fcber ex post-Prognosen und oder empirische Simulation zu ermitteln.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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