Wenn Sie kein Prognosemodell manuell vorgeben, so müssen Sie eine automatische Auswahl vornehmen. Das System untersucht dabei die Vergangenheit auf unterschiedliche Verlaufsformen hin und wählt dann das entsprechende Modell aus.

Folgende Modelle sind möglich:

• Konstantmodell
• Trendmodell
• Saisonmodell

• Trend-Saison-Modell

Kann das System den zu untersuchenden Verlauf aus den Vergangenheitsdaten nicht ermitteln, so wählt es automatisch das Konstantmodell aus.

Bei der maschinellen Modellauswahl können Sie zwischen zwei Verfahren wählen:

Wenn das System eine automatische Modellauswahl treffen soll, so können Sie zwischen verschiedenen statistischen Tests bzw. Testkombinationen wählen, die das Prognosemodell bestimmen. Welche Tests durchgeführt werden, ist abhängig von Ihrem Wissen über den bisherigen Verlauf der Daten.

Im Falle des Trendtests führt das System eine Regressionsanalyse für die vorhandenen Vergangenheitswerte durch und prüft anschließend, ob ein Trend als signifikant angenommen werden kann.

Im Falle eines Saisontests bereinigt das System die vorhandenen Vergangenheitswerte um einen eventuellen Trend und führt anschließend einen Autokorrelationstest durch.

Wenn Sie vor der Modellauswahl wissen, daß ein bestimmter Zeitreihenverlauf vorliegt bzw. nicht vorliegt, dann können Sie die Vergangenheitszeitreihe vom System gezielt auf einen Trend oder eine Saison testen lassen.

Wenn Sie keine Aussage über den Verlauf der Zeitreihe geben können, dann führt das System einen Trendtest und einen Saisontest durch. Je nachdem, welcher dieser Tests ein signifikantes Ergebnis ermittelt, wird entsprechend der folgenden Tabelle ein bestimmtes Prognosemodell festgelegt:

Das System rechnet mit unterschiedlichen Kombinationen der Glättungsfaktoren Alpha, Beta und Gamma die zu testenden Modelle durch. Die Glättungsfaktoren werden hierbei in Schritten zu je 0,1 von 0,1 bis 0,5 variiert. Das System wählt das Modell aus, das die geringste mittlere absolute Abweichung (MAD = Mean Absolute Deviation) aufweist. Das Verfahren 2 ist zwar genauer als das Verfahren 1, dafür aber auch wesentlich zeitaufwendiger.

Um mit Verfahren 2 zu arbeiten, wählen Sie beim Anlegen einer Prognosefunktion die Prognosestrategie Automatische Modellauswahl mit dem Prozeß 2.