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Vorhersage

algorithmischer Handel : Vorhersage
Was ist Prognose?

Die Prognose ist eine Technik, die historische Daten als Eingabe verwendet, um fundierte Schätzungen vorzunehmen, die die Richtung zukünftiger Trends vorhersagen. Unternehmen verwenden Prognosen, um zu bestimmen, wie sie ihre Budgets zuweisen oder voraussichtliche Ausgaben für einen bevorstehenden Zeitraum planen. Dies basiert in der Regel auf der prognostizierten Nachfrage nach den angebotenen Waren und Dienstleistungen.

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Vorhersage

Wie Prognosen funktionieren

Anleger verwenden Prognosen, um zu bestimmen, ob Ereignisse, die sich auf ein Unternehmen auswirken, wie z. B. Umsatzerwartungen, den Preis von Anteilen an diesem Unternehmen erhöhen oder senken. Prognosen sind auch ein wichtiger Maßstab für Unternehmen, die eine langfristige Perspektive für ihre Geschäftstätigkeit benötigen.

Aktienanalysten verwenden Prognosen, um zu extrapolieren, wie sich Trends wie BIP oder Arbeitslosigkeit im kommenden Quartal oder Jahr ändern werden. Je weiter die Prognose entfernt ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Schätzung ungenau ist. Schließlich verwenden Statistiker Prognosen in jeder Situation, in der Prognosen erforderlich sind. Beispielsweise können Daten über die Auswirkung der Kundenzufriedenheit durch Änderung der Geschäftszeiten oder der Produktivität von Mitarbeitern bei Änderung bestimmter Arbeitsbedingungen erfasst werden.

Die Prognose behebt ein Problem oder einen Datensatz. Wirtschaftswissenschaftler treffen Annahmen bezüglich der zu analysierenden Situation, die festgelegt werden müssen, bevor die Variablen der Prognose bestimmt werden. Basierend auf den ermittelten Elementen wird ein geeigneter Datensatz ausgewählt und bei der Manipulation von Informationen verwendet. Die Daten werden analysiert und die Prognose ermittelt. Schließlich wird ein Überprüfungszeitraum durchgeführt, in dem die Prognose mit den tatsächlichen Ergebnissen verglichen wird, um ein genaueres Modell für die künftige Prognose zu erstellen.

Prognosemethoden

Aktienanalysten verwenden verschiedene Prognosemethoden, um zu bestimmen, wie sich der Kurs einer Aktie in Zukunft entwickeln wird. Sie könnten die Einnahmen betrachten und sie mit Wirtschaftsindikatoren vergleichen. Änderungen an finanziellen oder statistischen Daten werden beobachtet, um die Beziehung zwischen mehreren Variablen zu bestimmen. Diese Beziehungen können auf dem Lauf der Zeit oder dem Auftreten bestimmter Ereignisse beruhen. Beispielsweise kann eine Umsatzprognose auf einem bestimmten Zeitraum (dem Ablauf der nächsten 12 Monate) oder dem Eintreten eines Ereignisses (dem Kauf des Geschäfts eines Mitbewerbers) basieren.

Qualitative Vorhersagemodelle sind hilfreich bei der Entwicklung von Vorhersagen mit begrenztem Umfang. Diese Modelle sind in hohem Maße auf Expertenmeinungen angewiesen und sind kurzfristig am nützlichsten. Beispiele für qualitative Prognosemodelle sind Marktforschung, Umfragen und Umfragen, die die Delphi-Methode anwenden. Quantitative Prognosemethoden schließen Gutachten aus und nutzen statistische Daten auf Basis quantitativer Informationen. Quantitative Prognosemodelle umfassen Zeitreihenmethoden, Diskontierung, Analyse von Früh- oder Nachlaufindikatoren und ökonometrische Modellierung.

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