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Lexikon

Exponential Smoothing

Exponentielles Glätten bezieht sich auf eine statistische Methode zur Prognose zukünftiger Werte anhand vorheriger Datenpunkte. Es ist ein beliebtes Werkzeug in der Finanzanalyse, einschließlich der Aktienanalyse. Mit Exponential Smoothing können Investoren Trends in den Daten erkennen und Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Diese Methode basiert auf der Annahme, dass vergangene Datenpunkte in der Zukunft weiterhin relevant bleiben. Der Schwerpunkt liegt darauf, den Einfluss vergangener Werte in einer exponentiell abnehmenden Weise zu gewichten. Auf diese Weise werden ältere Datenpunkte allmählich weniger berücksichtigt, während aktuellere Datenpunkte einen größeren Einfluss haben.

Es gibt verschiedene Arten von exponentiellem Glätten, die je nach Anwendungsfall ausgewählt werden können. Einige der gängigsten Modelle sind das einfache exponentielle Glätten (SES), das doppelte exponentielle Glätten (DES) und das dreifache exponentielle Glätten (TES). Jedes Modell hat seine eigenen Stärken und Anwendungen.

Das einfache exponentielle Glätten (SES) ist das grundlegendste Modell und eignet sich gut für Daten ohne bestimmte Muster oder Trends. Hierbei wird jedem Datenpunkt das gleiche Gewicht zugewiesen, wobei die neueren Werte stärker berücksichtigt werden. Diese Methode eignet sich besonders für kurzfristige Prognosen.

Das doppelte exponentielle Glätten (DES) fügt dem SES-Modell einen Trendterm hinzu. Es ist nützlich, wenn die Daten einen klaren Trend aufweisen, der in die Prognose einfließen soll. Der Trendterm ermöglicht eine bessere Anpassung an sich ändernde Bedingungen.

Das dreifache exponentielle Glätten (TES) erweitert DES um eine Saisonkomponente. Dieses Modell ist geeignet, wenn die Daten saisonale Muster aufweisen, beispielsweise saisonale Verkäufe oder saisonale Schwankungen an den Finanzmärkten. Die Saisonkomponente wird verwendet, um die zyklischen Muster in der Prognose genau abzubilden.

Exponentielles Glätten bietet Investoren und Analysten eine effektive Methode zur Vorhersage zukünftiger Werte und Trends. Es hilft, Rauschen zu reduzieren und wichtige Muster in den Daten zu erkennen. Allerdings ist es wichtig zu beachten, dass exponentielles Glätten auf vergangenen Daten basiert und nicht unbedingt zukünftige Ereignisse berücksichtigt. Es sollte daher zusammen mit anderen Analysetechniken verwendet werden, um umfassende Prognosen zu erstellen.

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