Der ARMA(p,q)-Prozess, auch Autoregressive Moving Average-Prozess genannt, ist ein mathematisches Modell, das in der Zeitreihenanalyse verwendet wird, um zukünftige Werte einer Zeitreihe vorherzusagen.

Dieses Modell kombiniert sowohl autoregressive (AR) als auch gleitende Durchschnitt (MA) Eigenschaften, um eine bessere Vorhersagegenauigkeit zu erzielen. Bei einem ARMA-Prozess werden vergangene Werte einer Zeitreihe sowie die Fehler oder Residuen, die zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Werten auftreten, berücksichtigt. Der Buchstabe "p" gibt die Anzahl der vergangenen Werte an, die bei der Vorhersage betrachtet werden, während "q" die Anzahl der zurückliegenden Fehler repräsentiert. Der AR-Teil des Modells verwendet lineare Regressionstechniken, um die zukünftigen Werte einer Zeitreihe basierend auf früheren Werten vorherzusagen. Dieser Teil des Modells berücksichtigt auch die Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Werten in der Zeitreihe. Der MA-Teil des Modells berücksichtigt die Fehler oder Residuen, die in früheren Vorhersagen aufgetreten sind. Diese Fehler werden als Gleitender Durchschnitt benutzt, um zukünftige Werte zu prognostizieren und das Modell zu verbessern. Ein ARMA(p,q)-Prozess kann unter Verwendung von Schätztechniken wie der Maximum-Likelihood-Methode oder der Methode der kleinsten Quadrate (OLS) geschätzt werden. Diese Schätzungen ermöglichen es den Investoren, die Koeffizienten des Modells zu bestimmen und die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern. Die Verwendung eines ARMA(p,q)-Prozesses ermöglicht es Anlegern, die zukünftige Entwicklung von Kapitalmärkten, Aktienkursen, Krediten, Anleihen, Geldmärkten und Kryptowährungen besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung dieses mathematischen Modells können Investoren Rückschlüsse auf Trends und Muster ziehen, die in den historischen Daten einer Zeitreihe vorhanden sind. Eulerpool.com, die führende Website für Aktienforschung und Finanznachrichten, ähnlich wie Bloomberg Terminal, Thomson Reuters und FactSet Research Systems, bietet ein umfassendes Glossar/Lexikon für Investoren in den Kapitalmärkten. Hier finden Sie präzise und verständliche Definitionen von Fachbegriffen wie dem ARMA(p,q)-Prozess, um Ihnen bei Ihren Anlageentscheidungen zu helfen.