Das Poisson-Modell für Zähldaten ist eine statistische Methode zur Modellierung von diskreten Ereignissen, bei denen die Anzahl der Ereignisse in einem bestimmten Zeitraum oder Raumintervall gemessen wird.

Dieses Modell bietet eine grundlegende mathematische Struktur, um Geschehnisse zu analysieren, bei denen nur die Häufigkeit der Ereignisse von Interesse ist, nicht jedoch deren genaue Zeitpunkte. Das Poisson-Modell basiert auf der Annahme, dass die Anzahl der Ereignisse in einem bestimmten Intervall durch eine Poisson-Verteilung beschrieben werden kann. Die Poisson-Verteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, die verwendet wird, um die Anzahl der seltenen Ereignisse in einem festgelegten Zeitraum zu modellieren. Diese Verteilung benötigt nur einen einzigen Parameter - die Rate λ, die die erwartete Anzahl der Ereignisse pro Einheit angibt. Um das Poisson-Modell für Zähldaten anzuwenden, muss die Rate λ bekannt sein. Diese kann anhand historischer Daten oder auf Grundlage theoretischer Überlegungen geschätzt werden. Anhand der berechneten Rate kann dann die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer bestimmten Anzahl von Ereignissen in einem gegebenen Zeitraum bestimmt werden. Das Poisson-Modell hat verschiedene Anwendungen in den Kapitalmärkten. Im Bereich der Aktienanalyse kann es zum Beispiel verwendet werden, um die Anzahl der täglichen Handelsvolumen vorherzusagen. Für Anleiheninvestoren kann es verwendet werden, um die Anzahl der Kreditausfälle in einem bestimmten Portfolio abzuschätzen. Darüber hinaus kann es auch in Kryptowährungsanalysen eingesetzt werden, um die Anzahl der Transaktionen oder die Häufigkeit von Preisschwankungen vorherzusagen. Insgesamt ist das Poisson-Modell für Zähldaten ein leistungsstarkes Werkzeug für die Analyse und Prognose diskreter Ereignisse in den Kapitalmärkten. Durch die Anwendung dieses Modells können Investoren fundierte Entscheidungen treffen und potenzielle Risiken in ihren Anlageportfolios besser bewerten.