Der ARIMA(p,d,q)-Prozess ist ein statistisches Modell, das zur Vorhersage und Analyse von Zeitreihendaten in den Finanzmärkten eingesetzt wird.

ARIMA steht für Autoregressive Integrated Moving Average und ist eine Kombination aus autoregressiver (AR) und gleitender Durchschnittlicher (MA) Analyse. Der Buchstabe "p" in ARIMA(p,d,q) bezieht sich auf den Grad der Autoregressivität des Modells. Es repräsentiert die Anzahl der vergangenen Beobachtungen, die in der Vorhersage verwendet werden. Ein höheres "p" deutet auf eine längere Abhängigkeit von vergangenen Werten hin, während ein niedrigeres "p" auf weniger Abhängigkeit hinweist. Der Buchstabe "d" steht für Differenzierung und bezieht sich auf die Anzahl der Differenzen, die auf die Zeitreihe angewendet wurden, um sie in eine stationäre Serie zu transformieren. Eine stationäre Zeitreihe zeichnet sich dadurch aus, dass ihre statistischen Eigenschaften im Laufe der Zeit unverändert bleiben. Die Wahl der geeigneten Differenzierung ist von großer Bedeutung, um eine stabile und verlässliche Prognose zu ermöglichen. Der Buchstabe "q" repräsentiert den Grad der gleitenden Durchschnittlichkeit. Er gibt an, wie viele vergangene Störungen (Residuen) in der Prognose berücksichtigt werden. Ein höheres "q" bedeutet, dass mehr Residuen in die Vorhersage einfließen, um unerwünschte Muster und Trends zu minimieren. Der ARIMA(p,d,q)-Prozess wird oft in der Finanzanalyse angewendet, um das Verhalten von Aktienkursen, Anleihenzinsen, Devisenkursen oder Kryptowährungen vorherzusagen. Durch die Verwendung vergangener Daten und statistischer Analysen ermöglicht das ARIMA-Modell Investoren, Trends und Muster zu erkennen sowie zukünftige Preisbewegungen abzuleiten. Die Anwendung des ARIMA(p,d,q)-Prozesses erfordert ein gründliches Verständnis der zugrunde liegenden Annahmen und statistischen Methoden. Eine genaue Modellierung und Parametrierung ist unerlässlich, um verlässliche Vorhersagen zu erhalten. Darüber hinaus sollten Zeitreihendaten und Marktdynamiken regelmäßig überwacht und angepasst werden, um potenzielle Veränderungen oder Verzerrungen zu berücksichtigen. Als führende Online-Plattform für Aktienforschung und Finanznachrichten veröffentlicht Eulerpool.com diesen umfassenden Glossar, um Investoren und Marktteilnehmer dabei zu unterstützen, komplexe Konzepte und Fachbegriffe im Bereich des Kapitalmarktes zu verstehen. Durch die Bereitstellung von präzisen, sachlichen und SEO-optimierten Erklärungen ermöglicht das Glossar den Benutzern, ihr Wissen zu vertiefen und fundierte Anlageentscheidungen zu treffen.