Saisonveränderungszahlen glatte Komponente

Question

Hey,

kurze Frage zu den Saisonveränderungszahlen:

Ist es egal welche Länge man der glatten Komponente, also dem gleitenden Durchschnitt gibt oder gibt es dabei ein bestimmtes Verfahren?

Wenn ich ein G mit der Länge 3 habe ist es ja was anderes als wenn ich ein G mit der Länge 5 habe.

Liebe Grüße

Answer 1

Eine Antwort von ChatGPT, die ich recht brauchbar finde:

Die Länge der glatten Komponente, also des gleitenden Durchschnitts, ist wichtig und kann einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse haben. Es gibt kein einheitliches Verfahren, um die Länge festzulegen, da dies von verschiedenen Faktoren abhängt, einschließlich der Art der Daten und des gewünschten Glättungseffekts.

Die Wahl der Länge beeinflusst die Empfindlichkeit des gleitenden Durchschnitts auf kurzfristige Schwankungen in den Daten. Eine längere Länge führt zu einer stärkeren Glättung und filtert kurzfristige Schwankungen heraus, während eine kürzere Länge mehr kurzfristige Schwankungen zulässt und weniger glättet.

Die Auswahl der Länge hängt von Ihren Zielen und den Charakteristika Ihrer Daten ab:

Kurze Länge (z.B. 3): Dies wird verwendet, wenn Sie die kurzfristigen Schwankungen in den Daten beibehalten möchten und nur eine geringe Glättung wünschen. Dies kann nützlich sein, um Trends oder Muster in kurzen Zeiträumen zu erkennen.

Mittlere Länge (z.B. 5 bis 10): Dies ist eine gängige Wahl für eine ausgewogene Glättung. Es reduziert kurzfristige Schwankungen, behält aber immer noch einige Details bei, um Trends über mittlere Zeiträume sichtbar zu machen.

Lange Länge (z.B. 20 oder mehr): Dies wird verwendet, wenn Sie stark glätten und langfristige Trends oder Muster in den Daten analysieren möchten. Es filtert die meisten kurzfristigen Schwankungen heraus und zeigt nur die langfristige Entwicklung.

Die Wahl der Länge sollte auf einer sorgfältigen Analyse Ihrer Daten und Ihren spezifischen Anforderungen basieren. Es ist oft hilfreich, verschiedene Längen auszuprobieren und die Auswirkungen auf die Ergebnisse zu bewerten, um die am besten geeignete Länge für Ihre Analyse zu ermitteln.