Autoregressive Verfahren

Gruppe von Prognoseverfahren, die den künftigen Wert einer Zeitreihe (z. B. Marktanteil) aus den Vergangenheitswerten derselben Zeitreihe regressionsähnlich ableiten (daher autoregressiv). Die Grundgleichung lautet: xt +1 = a0Xt + aiXt-i + a2Xt-2 + . . . + apxt-p + et+1 p ist die Ordnung dieses autoregressiven Prozesses, et +1 die zufällige, nicht prognostizierbare Störvariable und a0, ai. . ., ap die zu schätzenden Parameter, p muss so gewählt werden, dass die Approximation von xt +1 befriedigend ausfällt. Die einzelnen autoregressiven Verfahren bilden den Bereich der Zeitreibenanalyse und unterscheiden sich nur in der Schätzung der Parameter a0)..ap. Mathematisch anspruchsvolle Verfahren, die aber trotzdem ihren Weg in die Praxis gefunden haben, sind das Box-Jenkins-Verfahren und das adaptive Filtern.

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