So verwenden Sie ARIMA für Prognose- und Simulationsanalysen

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von ARIMA für prädiktive Erkenntnisse

Nachdem Sie einen Trend in Ihren Daten bemerkt haben – seien es Umsätze, Kundenkaufsegmente oder Inflation, um nur einige zu nennen – fragen Sie sich vielleicht, wie sich dieser Trend in den nächsten Monaten, Quartalen oder sogar Jahren fortsetzen wird. In einem volatilen globalen Markt ist Weitsicht nicht nur eine nützliche Fähigkeit, sondern ein strategischer Vorteil.

Hier kommt ARIMA ins Spiel. ARIMA – kurz für Autoregressive Integrated Moving Average – ist ein statistisches Modell, das aus Ihren vergangenen Daten lernt, um Trends vorherzusagen und es Ihnen ermöglicht, zukünftige Datenmuster zu simulieren.

Hier erläutern wir die Bedeutung von Prognosen für die Vorhersage von Trends und wie Unternehmen durch die Verwendung von ARIMA im benutzerfreundlichen Excel-Add-on XLSTAT auf ihre Prognosen mit Qualität der Anpassungsdaten, Varianz- und White-Rauschen-Schätzungen sowie Vorhersagewahrscheinlichkeit vertrauen können sowie saisonale Modellierung.

ARIMA verstehen

ARIMA prognostiziert Zeitreihendaten, indem es die Reihenfolge der Komponenten der automatischen Regression (AR) und des gleitenden Durchschnitts (MA) sowie den Grad der Differenzierung (I) festlegt. Klingt komplex, nicht wahr? Es ist; Dennoch ist diese Komplexität der Schlüssel zur Prognosefinesse von ARIMA. In ARIMA betrachtet jede Komponente Daten auf unterschiedliche Weise, die im Folgenden beschrieben wird:

• AR: Autoregressive Komponente: Die „AR“ in ARIMA analysiert, wie der aktuelle Wert mit früheren Werten zusammenhängt, und verfolgt Abhängigkeitsmuster, um den zukünftigen Zustand vorherzusagen.
• I: Integriert: Die „I“-Komponente befasst sich mit der Umwandlung instationärer Daten in eine stationäre Reihe. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da ARIMA für seine Prognosen Datenstabilität benötigt.
• MA: Gleitender Durchschnitt: Der „MA“ ergänzt die AR-Komponente und untersucht das Rauschen oder Unregelmäßigkeiten in den Daten, um den Vorhersagebereich für den zukünftigen Zustand zu verfeinern.

Wie Organisationen ARIMA nutzen können

Bei ARIMA geht es nicht nur darum, nach vorne zu schauen; Es geht darum, vergangene Daten besser zu verstehen und mit Klarheit, Präzision und einem Hauch statistischer Zauberei in die Zukunft zu blicken. So können Unternehmen ARIMA zu ihrem Vorteil nutzen:

1. Prognosen und saisonale Muster

Basierend auf Zeitreihendaten kann ARIMA Trends erkennen und zukünftige Muster vorhersagen – seien es Börsenkurse, Temperaturen oder Kaufmuster. Die zukünftigen Werte basieren auf einem Konfidenzintervall und Standardabweichungen.

ARIMA kann auch Saisonalität entschlüsseln, die im Einzelhandel und anderen Sektoren mit vorhersehbaren periodischen Mustern von entscheidender Bedeutung ist. Mithilfe der saisonalen Zeitreihenanalyse können Benutzer den Zeitraum der Reihe bestimmen, da jede Branche jedes Jahr oder sogar jeden Monat einzigartige Zyklen aufweist.

2. Simulationsanalyse und Szenarioerstellung

Die Simulationsfunktionen von ARIMA ermöglichen die Erstellung von „Was-wäre-wenn“-Szenarien und ermöglichen so eine robuste Notfallplanung und ein Risikomanagement. Visualisierungstechniken wie Szenarioanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Sensitivitätsanalyse können verwendet werden, um Einblicke in die Auswirkungen verschiedener Szenarien zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

ARIMA ist für jede Branche wichtig, deren Datensätze verschiedene Sektoren umfassen – Finanzen, Vertrieb, Energie – was auch immer. Dies ist wichtig, weil es Organisationen mit evidenzbasierten Wahrscheinlichkeiten und statistischer Modellierung auf realen Daten durch die Unsicherheit führt. Es gibt Unternehmen die Möglichkeit, umständliche Prozesse zu verbessern, Kundenbedürfnisse zu erfüllen und den ROI zu verbessern.

Der Einfluss des Meteorologen, der künftige Wetterverhältnisse vorhersagt, geht beispielsweise weit über den Nachrichtensender hinaus. Sie können historische Wettertrends, Temperaturhöchst- und -tiefsttemperaturen sowie saisonale Muster verfolgen, um Tornados, Hurrikane, Winterstürme und andere heftige Wetterereignisse vorherzusagen. Diese Prognosen helfen geografischen Regionen, sich auf die möglichen Auswirkungen vorzubereiten, sie sind aber auch von entscheidender Bedeutung, um Öl-, Gas- und anderen Energieunternehmen bei der Planung der Auswirkungen zu helfen. Diese Unternehmen sind für Einzelpersonen, Unternehmen und Regierungsorganisationen von entscheidender Bedeutung, um den Zorn der Natur zu überleben. Mit zukünftigen Wettervorhersagen können sie daher über die richtigen Ressourcen verfügen, wenn das Wetter umschlägt.

Meteorologen und diejenigen, die von starkem Wetter betroffen sind, können sich auf die Vorhersage verlassen, da ARIMA Anpassungsmaße, Varianzschätzungen und Konfidenzintervalle bereitstellt, sodass Sie so streng oder nachsichtig vorgehen können, wie es Ihre Daten zulassen.

Dies ist jedoch nur ein Beispiel dafür, wie wichtig es ist, zukünftige Trends vorherzusagen, und wenn dies mit ARIMA möglich ist, sind die Vorhersagen viel genauer und aussagekräftiger.

ARIMA: Nicht nur ein weiteres Tool, sondern eine strategische Vision

Wenn wir in die Zukunft blicken, sind die Einsatzmöglichkeiten von ARIMA nur durch die Fülle an Daten begrenzt, in die wir eintauchen können. ARIMA ist nicht nur ein Tool für Analysten, sondern eine strategische Vision für Unternehmen, die im Unbekannten erfolgreich sein möchten.

Wie verwenden Sie ARIMA? Die gute Nachricht ist, dass mit einem benutzerfreundlichen Add-on namens XLSTATdirekt in Excel darauf zugegriffen werden kann. 

Um mehr über die ARIMA-Funktionen von XLSTAT zu erfahren, holen Sie sich noch heute Ihre kostenlose XLSTAT-Testversion oder kontaktieren Sie uns unter lumivero.com.