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Nutzen Sie Zeitreihenanalysen zur Prognose künftiger Entwicklungen

Lesezeit: 2 Minuten Mit Zeitreihenanalysen bilden Sie mithilfe mathematischer Funktionen die Entwicklungen der Vergangenheit ab, um hierdurch die zukünftige Entwicklung vorhersehen zu können. Welche Verfahren Sie hierzu verwenden können, erfahren Sie in diesem Beitrag.

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Nutzen Sie Zeitreihenanalysen zur Prognose künftiger Entwicklungen

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Bei allen Zeitreihenanalysen wird ein direkter Zusammenhang zwischen den zu prognostizierenden Variablen und den Einflussgrößen dieser Variablen unterstellt. Darüber hinaus ist es erforderlich, dass Sie diesen Zusammenhang durch die Formulierung einer Funktion darstellen können.

Verfahren der Zeitreihenanalysen

Man bezeichnet Zeitreihenanalysen häufig auch als Längsschnittanalysen. Sie unterscheiden sich hinsichtlich der Methodik deutlich von den Querschnittsanalysen, bei denen ausgesuchte Merkmale mehrerer Unternehmen zu einem bestimmten Zeitpunkt untersucht und verglichen werden.

Demgegenüber werden bei der Zeitreihenanalyse bestimmte Entwicklungsmuster, die erst bei einer zeitraumbezogenen Betrachtung zu erkennen sind, genutzt, um daraus Prognosen über die zukünftige Entwicklung abzuleiten.

Wenn Sie Zeitreihenanalysen zur Prognose künftiger Entwicklungen nutzen möchten, so stehen Ihnen die Trendextrapolation, die Methode der gleitenden Durchschnitte, die exponentielle Glättung sowie die einfache und multiple Regression zur Verfügung.

Die Trendextrapolation als Zeitreihenanalyse

Bei der Trendextrapolation werden die Komponenten einer Zeitreihe gleich gewichtet. Mithilfe von mathematischen Funktionen soll mit diesem Instrument ein Trend gefunden werden, der für die Zukunft fortgeschrieben werden kann.

Genutzt wird diese Form der Zeitreihenanalyse vor allem zur Abschätzung zukünftiger Marktentwicklung und zur Schätzung von Absatzzahlen.

Die Methode der gleitenden Durchschnitte

Bei dieser Zeitreihenanalyse werden aus den gegebenen Werten gewichtete Mittelwerte gebildet, die als Basis für die Ermittlung der Zeitreihe dienen.

Die Methode der gleitenden Durchschnitte wird ebenfalls zur Abschätzung zukünftiger Marktentwicklungen – insbesondere bei instabiler Umweltentwicklung – angewendet.

Die exponentielle Glättung als Zeitreihenanalyse

Die exponentielle Glättung funktioniert ähnlich wie die Methode der gleitenden Durchschnitte. Allerdings werden bei dieser Form der Zeitreihenanalyse die Daten der jüngsten Vergangenheit stärker gewichtet. Bevorzugt angewendet wird dieses Verfahren bei starken (Absatz-)Schwankungen.

Die einfache und multiple Regression

Bei der einfachen Regression bilden Sie den gesuchten Wert in einer mathematisch formulierten Beziehung ab. Anschließend berechnen Sie den gesuchten Wert unter Verwendung der Beziehungsformel. Genutzt wird diese Zeitreihenanalyse zur Prognose von Markt- und Absatzmengen auf der Basis von allgemeinen volkswirtschaftlichen Daten.

Bei der multiplen Regression wird auf mehrere Größen Bezug genommen. Ansonsten entspricht dieses Verfahren der einfachen Regression.

Anwendung von Zeitreihenanalysen

Bei der Anwendung von Zeitreihenanalysen stehen Ihnen bei geringem Aufwand relativ schnell Ergebnisse zur Verfügung. Allerdings sollten Sie sich niemals ausschließlich auf die Ergebnisse von Zeitreihenanalysen verlassen, da diese mit einigen methodischen Problemen behaftet sind. So ist es Ihnen beispielsweise nicht möglich, den Zusammenhang zwischen der Entwicklung einer untersuchten Variablen und einer zu prognostizierenden Größe zu beweisen.

Noch problematischer ist allerdings die Tatsache, dass sich die Prognose bei Zeitreihenanalysen ausschließlich auf die Fortschreibung vergangener Entwicklungen stützt. Damit besteht das latente Risiko, Strukturbrüche bzw. Sonderentwicklungen nicht zu berücksichtigen

Zusammenfassend lässt sich allerdings feststellen, dass Zeitreihenanalysen bei stabilen Rahmenbedingungen ein effizientes Prognoseinstrument sein können, das Sie ergänzend zu anderen Instrumenten nutzen sollten. Je instabiler die Rahmenbedingungen allerdings sind, desto geringer ist die Aussagekraft dieser Prognoseverfahren.

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