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Autoregressive Verfahren

Gruppe von Prognoseverfahren, die den künftigen Wert einer Zeitreihe (z. B. Markt­anteil) aus den Vergangenheitswerten dersel­ben Zeitreihe regressionsähnlich ableiten (daher autoregressiv). Die Grundgleichung lautet: xt +1 = a0Xt + aiXt-i + a2Xt-2 + . . . + apxt-p + et+1 p ist die Ordnung dieses autoregressiven Prozesses, et +1 die zufällige, nicht prognosti­zierbare Störvariable und a0, ai. . ., ap die zu schätzenden Parameter, p muss so gewählt werden, dass die Approximation von xt +1 be­friedigend ausfällt. Die einzelnen autoregressiven Verfahren bil­den den Bereich der Zeitreibenanalyse und unterscheiden sich nur in der Schätzung der Parameter a0)..ap. Mathematisch an­spruchsvolle Verfahren, die aber trotzdem ihren Weg in die Praxis gefunden haben, sind das Box-Jenkins-Verfahren und das  adaptive Filtern.  

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