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Funktionsdokumentation Automatische Modellauswahl  Dokument im Navigationsbaum lokalisieren

Verwendung

Über die automatische Modellauswahl können Sie das System bestimmen lassen, welches Prognosemodell am besten zu Ihren Vergangenheitsdaten passt.

Empfehlung

Wir empfehlen die automatische Modellauswahl, wenn Sie den Verlauf Ihrer Vergangenheitsdaten nicht kennen, die Entwicklung Ihrer Daten nicht einschätzen können oder wenn Sie kein Modell vorgeben möchten.

Funktionsumfang

Das System führt eine Reihe von Tests durch, anhand derer es das zu verwendende Modell ermittelt (siehe Prognosestrategien). Falls die Wahl auf ein Modell der exponentiellen Glättung fällt, optimiert das System die relevanten Glättungsfaktoren (Alpha, Beta, Gamma).

Hinweis

Beachten Sie, dass die automatische Modellauswahl einen höheren Rechenaufwand bedingt. Dies gilt insbesondere für die trendsaisonalen Modelle. Der Rechenaufwand hängt ferner von der Größe des Suchraumes und der Feinheit der eingestellten Schrittweiten ab.

Aktivitäten

...

       1.      Das System testet zunächst auf sporadische Vergangenheitsdaten, indem es die Anzahl der Perioden bestimmt, die in der Vergangenheitskennzahl keine Daten enthalten. Wenn diese Anzahl mehr als 66% der Gesamtanzahl der Perioden beträgt, verwendet das System automatisch die Croston-Methode.

       2.      Das System testet dann auf weißes Rauschen. Wenn es weißes Rauschen gibt, verwendet es automatisch die Konstantmethode.

       3.      Wenn beide Tests negativ sind, testet das System auf Saison- und Trendeffekte.

                            a.      Zunächst entfernt das System vorhandene Trends. Um auf Saisoneffekte zu testen, bestimmt das System den Autokorrelationskoeffizienten. Wenn der Autokorrelationskoeffizient größer als 0,3 ist, dann ist der Test positiv.

                            b.      Um auf Trendeffekte zu testen, bestimmt das System einen Trendsignifikanzparameter. Wenn der Saisontest positiv ist, entfernt es zunächst mögliche Saisoneffekte. Wenn keine Saisoneffekte festgestellt werden, führt es diesen Test über die Anzahl der Vergangenheitsperioden, minus 2, aus Wenn Saisoneffekte festgestellt werden, führt es den Test über die Anzahl der Perioden in einer Saison, plus 1, aus.

Hinweis

Da die Ergebnisse dieser beiden Tests vorgeben, welche Modelle das System im nächsten Schritt prüft, hat der Parameter Perioden pro Saison große Bedeutung. Wenn Ihre Vergangenheitsdaten z.B. eine Saison mit sieben Perioden enthält und Sie den Wert „3“ für Perioden pro Saison eingeben, wird der Saisontest wahrscheinlich negativ sein. Saisonmodelle werden dann nicht geprüft, sondern nur Trend- und Konstantmodelle.  

       4.      Das System führt anschließend Prognosen mit den ausgewählten Modellen durch (siehe die nachfolgende Tabelle) und berechnet dabei sämtliche Fehlermaße. Bei Modellen, die Prognoseparameter (Alpha, Beta, Gamma) nutzen, werden diese Parameter in den Bereichen und Schrittgrößen variiert, wie diese im Prognoseprofil angegeben sind.  

Testergebnisse und Modellauswahl

 

Test auf weißes Rauschen

Test auf sporadische Daten

Saisontest

Trendtest

Croston-Modell

 

X

 

 

Trendmodell

 

 

 

X

Saisonmodell

 

 

X

 

Trend-Saison

 

 

A

A

Lineare Regression

 

 

o

X

Saisonale lineare Regression

 

 

A

A

Die Zeichen in der Tabelle haben folgende Bedeutung:

X – Das Modell wird verwendet, wenn der Test positiv ist.

A – Das Modell wird verwendet, wenn alle Tests positiv sind.

o – Das Modell wird verwendet, wenn dieser Test negativ ist.

Das Konstantmodell läuft immer, ausgenommen dann, wenn der Test auf sporadische Daten positiv ist. In diesem Fall wird (als spezieller Typ des Konstantmodells) nur das Croston-Modell verwendet.

Das System wählt dann das Modell mit denjenigen Parametern, die das niedrigste Fehlermaß ergeben, wie dies im Feld Fehlermaß des Prognoseprofils ausgewählt wurde.

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