ARMA und ARIMA sind weit verbreitete Verfahren zum Forecasting von Zeitreihen. Sie verwenden einerseits vergangene Werte aus der Zeitreihe (Autoregressionskomponente), andererseits auch vergangene Schätzfehler (Moving-Average- Komponente). Im Unterschied zum ARMA- Verfahren kann bei ARIMA darüber hinaus noch eine Differenzenbildung erfolgen, so dass die Modellierung sich nicht direkt auf die ursprünglichen Zeitreihenwerte bezieht, sondern stattdessen Differenzen zwischen aufeinanderfolgenden Zeitreihenwerten vorhergesagt werden.
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