statistische Kenngrößen zur Beurteilung einer Prognose. Quantitative Fehlermaße werden aus dem Prognosefehler et abgeleitet, der sich wie folgt errechnet: Hier bedeuten xt der tatsächliche Wert der Zeitreihe im Zeitpunkt (bzw. Zeitraum) t und xt der prognostizierte Wert der Zeitreihe. Zur Konstruktion von Fehlermaßen verwendet man üblicherweise den absoluten Prognosefehler |et I, den quadratischen Prognosefehler et2 oder auch den relativen absoluten Prognosefehler |et |/xt. Ein gebräuchliches Fehlermaß ist die mittlere absolute Abweichung (MAA) 1 = Länge des Prognosezeitraums Sie stellt das arithmetische Mittel der absoluten Prognosefehler im Prognosezeitraum dar und verhindert das Saldieren positiver und negativer Abweichungen. Darüber hinaus gewichtet dieses Fehlermaß alle Prognosefehler gleich. Die jnittlere quadratische Abweichung (MQA) ist das arithmetische Mittel der quadratischen Prognosefehler T = Länge des Prognosezeitraums und verhindert ebenfalls ein Saldieren positiver und negativer Abweichungen. Im Unterschied zu MAA erhalten jedoch größere Abweichungen durch das Quadrieren ein höheres Gewicht, was nicht immer erwünscht ist. Zieht man die Wurzel aus MQA, so erhält man die Standardabweichung des Prognosefehlers. Alle drei Fehlermaße erlauben es, Prognoseverfahren zu vergleichen und das Verfahren zu wählen, das den kleinsten Wert des Fehlermaßes erreicht. Sie sagen jedoch nichts darüber aus, ob eine Prognose allgemein als gut zu beurteilen ist, da ein kritischer Wert für ein solches Urteil fehlt. Der Ungleichheitskoeffizient von Theil behebt diesen Mangel. Man geht dabei von der sog. naiven Prognose aus, die den Beobachtungswert des letzten Zeitpunkts als Prognosewert für den nächsten Zeitpunkt verwendet, also nach dem Motto „es bleibt alles so wie es ist“ vorgeht: Erreicht man mit einem Prognoseverfahren einen Wert U < 1, so ist das Prognoseergebnis „gut“, bei U > 1 dagegen „schlecht“. Die ideale Prognose xt = xt ergibt U =
0.
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