Die Kombination von Prognosen unter Berücksichtigung statistischer Bewertungskriterien

Autor*innen

• Thomas Wenzel

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In der heutigen Zeit besteht ein großes Interesse an Vorhersagen zukünftiger Ereignisse, die als Grundlage für Entscheidungen dienen. Beispielsweise orientieren sich Manager bei Investitionen an der erwarteten Entwicklung bestimmter Märkte. Oft liegen jedoch mehrere unterschiedliche Vorhersagen für ein Ereignis vor, was die Entscheidung, welcher Prognose zu vertrauen ist, erschwert. Da Prognostiker unterschiedliche Informationen nutzen, bietet es sich an, diese Vorhersagen zu kombinieren. Dabei stellt sich die Frage der Gewichtung der einzelnen Prognosen, was eng mit der Bewertung der Vorhersagen verknüpft ist. Die Arbeit fokussiert sich auf die statistische Evaluierung von Prognosen und schlägt intuitive Kombinationstechniken vor, die auf verschiedenen Gütekriterien basieren. Zunächst wird die unverzerrte Kombination unverzerrter Prognosen behandelt, wobei klassische Bewertungskriterien wie der mittlere quadratische Fehler sowie alternative Kriterien wie Pitman-Nähe und Hits-and-Misses besprochen werden. Anschließend werden Nicht-Standard-Situationen wie die Kombination verzerrter Prognosen diskutiert. Hierbei kommen der verallgemeinerte Jackknife-Ansatz und der Shrinkage-Ansatz zum Einsatz. Die Methodik wird durch anschauliche Beispiele in allen Abschnitten der Arbeit verdeutlicht.

• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 2001