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Lexikon

ARIMA(p,d,q)-Prozess

Ein ARIMA(p,d,q)-Prozess ist ein statistisches Modell, das zur Analyse und Prognose von Zeitreihen verwendet wird. Der Begriff ARIMA steht für Autoregressive Integrated Moving Average und beschreibt die grundlegende Funktionsweise des Modells.

Der Buchstabe "p" repräsentiert den autoregressiven Teil des Modells und gibt an, wie viele vergangene Werte einer Zeitreihe in die Vorhersage eines aktuellen Wertes einbezogen werden. Ein höherer Wert von p bedeutet, dass der ARIMA-Prozess stärker von vergangenen Werten abhängt.

Der Buchstabe "d" steht für den integrierten Teil des Modells und gibt an, wie oft die Zeitreihe differenziert oder voneinander abgezogen wurde, um sie stationär zu machen. Die Stationarität einer Zeitreihe ist entscheidend, um Trends zu entfernen und das Modell zu verbessern.

Der Buchstabe "q" repräsentiert den moving-average Teil des Modells und gibt an, wie viele vergangene Fehler in die Vorhersage eines aktuellen Wertes einbezogen werden. Ein höherer Wert von q bedeutet, dass der ARIMA-Prozess stärker von vergangenen Fehlern abhängt.

Das ARIMA(p,d,q)-Modell ist besonders nützlich, um kurz- bis mittelfristige Prognosen für Finanzzeitreihen wie Aktienkurse, Wechselkurse oder Handelsvolumina zu erstellen. Es basiert auf der Annahme, dass vergangene Informationen genutzt werden können, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

Um ein ARIMA(p,d,q)-Modell anzuwenden, ist es wichtig, die optimalen Werte für p, d und q zu ermitteln. Dies kann durch statistische Methoden wie die Analyse der Autokorrelationsfunktion (ACF) und der partiellen Autokorrelationsfunktion (PACF) erfolgen.

Die Verwendung eines ARIMA(p,d,q)-Prozesses kann dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern und Anlegern wertvolle Informationen über zukünftige Trends und Muster in Finanzzeitreihen zu liefern. Es ist jedoch zu beachten, dass ARIMA-Modelle Annahmen über die Stationarität und Linearität der Zeitreihendaten machen, was unter Umständen nicht immer der Fall ist.

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