Zeitregression

zählt zur Gruppe der Extrapolationsmethoden. Allen Verfahren gemeinsam ist das Prinzip der Gewinnung von Prognosewerten einer Variablen mit Hilfe einer Zeitreihe von Vergangenheitswerten dieser Variablen. Methoden der Zeitregression sind Spezialisierungen des allgemeinen Modells der multiplen Regressionsanalyse. Einzige unabhängige Variable ist hier jedoch die Zeitvariable bzw. eine nichtlineare Transformation hiervon. Im einfachsten Fall, bei der linearen Zeitregression, wird eine lineare Funktion y_t = a + bt + u (t e T) unterstellt. Die Schwankungen von y im Zeitablauf werden somit durch einen linearen Trend als systematische Komponente und eine Zufallskomponente (u) erklärt. Bei der Schätzung von a und b, den Parametern der Funktion, findet in erster Linie die Methode der kleinsten Quadrate Anwendung. Seien ä und d die erhaltenen Parameterschätzwerte, dann kann der Prognosewert von y in einer Periode t, ,,t T, wie folgt angegeben werden: \'\'T_t = ä + s_t (t T). Im Falle der nichtlinearen Zeitregression verwendet man nichtlineare Funktionen der Zeitvariablen, welche zulässige Modifikationen des Grundmodells der multiplen Regressionsanalyse darstellen. Literatur: Hüttner, M., Markt- und Absatzprognosen, Stuttgart 1982.

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