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Die Genauigkeit von Prognosen ist für die Vorhersage und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen, wie z. B. Unternehmen, Wirtschaft, Lieferkettenmanagement und Finanzen, von entscheidender Bedeutung. Genaue Prognosen ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und zugewiesene Ressourcen sinnvoll zu nutzen.
Die Vorhersagegenauigkeit misst, wie gut ein Prognosemodell zukünftige Werte im Vergleich zu den tatsächlich beobachteten Werten vorhersagt. Sie ist ein wichtiger Bewertungsmaßstab zur Beurteilung der Zuverlässigkeit und Gültigkeit von Prognosen. Das Ziel der Prognosegenauigkeit besteht darin, die Diskrepanz zwischen den prognostizierten Werten und den tatsächlichen Ergebnissen zu minimieren.
Die Vorhersagegenauigkeit ist in vielerlei Hinsicht wichtig:
Die Berechnung der Vorhersagegenauigkeit erfolgt in den folgenden Schritten:
Zu den Prognosemetriken gehören:
Mittlerer absoluter Fehler (MAE)
Mittlerer quadratischer Fehler (MSE)
Roter mittlerer quadratischer Fehler (RMSE)
Mittlerer absoluter Fehler in Prozent (MAPE)
Symmetrischer mittlerer fundamentaler Fehler in Prozent (SMAPE)
4. Berechnen Sie die Metrik für die Prognosegenauigkeit: Verwenden Sie zur Berechnung der Vorhersagegenauigkeit die Formel, die der Metrik für die Annäherungsgenauigkeit entspricht; die Formeln wurden in den vorherigen Antworten angegeben. Die Formeln lauten wie folgt:
Mittlerer absoluter Fehler (MAE): MAE = (1 / n) x Σ|Ist - Vorhersage|
Mittlerer quadratischer Fehler (MSE): MSE = (1 / n) x Σ(Ist - Vorhersage)^2
Mittlerer quadratischer Wurzelfehler (RMSE): RMSE = √[(1 / n) x Σ(Actual - Forecast)^2]
Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE): MAPE = (100 / n) x Σ[|(Actual - Forecast) / Actual|]
Symmetrischer mittlerer absoluter prozentualer Fehler (sMAPE): sMAPE = (100 / n) x Σ[|Ist - Prognose| / (|Ist| + |Prognose|)]
Die häufigsten Fehler bei Prognosen sind folgende:
Die Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit erfordert einen systematischen Ansatz, der die Verfeinerung der Vorhersagetechniken, die Verwendung effizienter Daten und die Einbeziehung von Expertenurteilen umfasst. Einige Strategien zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit sind:
Ja, Prognosegenauigkeit ist bei der Wertpapieranalyse von entscheidender Bedeutung. Die Wertpapieranalyse umfasst die Bewertung verschiedener Szenarien im Zusammenhang mit Finanzinstrumenten wie Aktien, Anleihen und verschiedenen anderen Wertpapieren, um Entscheidungen zu treffen. Die Genauigkeit der Prognosen ist wichtig, damit Anleger und Analysten die weitere Wertentwicklung dieser Wertpapiere kennen und Investitionsentscheidungen treffen können.
Es handelt sich um kurze Umfragen, die häufig verschickt werden können, um schnell zu erfahren, was Ihre Mitarbeiter über ein Thema denken. Die Umfrage umfasst weniger Fragen (nicht mehr als 10), um die Informationen schnell zu erhalten. Sie können in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden (monatlich/wöchentlich/vierteljährlich).
Regelmäßige, einstündige Treffen für ein informelles Gespräch mit jedem Teammitglied sind eine hervorragende Möglichkeit, ein echtes Gefühl dafür zu bekommen, was mit ihnen passiert. Da es sich um ein sicheres und privates Gespräch handelt, können Sie so mehr Details über ein Problem erfahren.
Der eNPS (Employee Net Promoter Score) ist eine der einfachsten, aber effektivsten Methoden, um die Meinung Ihrer Mitarbeiter über Ihr Unternehmen zu ermitteln. Er enthält eine interessante Frage, die die Loyalität misst. Ein Beispiel für eNPS-Fragen sind: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen weiter empfehlen? Die Mitarbeiter beantworten die eNPS-Umfrage auf einer Skala von 1 bis 10, wobei 10 bedeutet, dass sie das Unternehmen mit hoher Wahrscheinlichkeit weiterempfehlen werden, und 1 bedeutet, dass sie es mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht weiterempfehlen werden.
Nein, die Vorhersagegenauigkeit ist negativ. Mit der Vorhersagegenauigkeit wird gemessen, wie gut ein Prognosemodell weitere Werte im Vergleich zu den tatsächlich beobachteten Werten vorhersagt. Sie ist ein nicht-negativer Wert, der den Grad der Unsicherheit zwischen den prognostizierten Werten und den tatsächlichen Ergebnissen angibt.
Die Vorhersagegenauigkeit wird als nicht-negativer Wert ausgedrückt, der den Grad der Abweichung zwischen dem prognostizierten Wert und den tatsächlichen Werten angibt. Liegt die Prognosegenauigkeit unter 100 %, bedeutet dies, dass zwischen dem prognostizierten Wert und den tatsächlichen Werten eine gewisse Abweichung besteht.
