Ablauf unserer Prognosemodelle

Welche Einwände gibt es gegen Standardverfahren? Wir erläutern Schritt für Schritt, warum wir weiter gehen.

Datenprüfung

Zunächst werden alle Datenquellen kritisch bewertet, Fehler und Lücken werden offengelegt.

Offene Fragen werden nach Möglichkeit direkt mit Auftraggebern besprochen.
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Modellentwicklung
Anforderungen sowie Schwankungen werden berücksichtigt, Modelle flexibel aufgebaut.
Dokumentation aller Annahmen für spätere Rückprüfungen.

Plausibilitätscheck

Jedes Modell durchläuft Praxistests und wird mit historischen sowie aktuellen Marktkennzahlen verglichen.
Anpassungen erfolgen bei Auffälligkeiten sofort.
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Kommunikation und Diskussion
Schlussfolgerungen werden ohne Übertreibung, Risiken und Unsicherheiten offen präsentiert.
Stakeholder erhalten alle Rechenwege und können nachfragen.

Unsere Modelle im Detail

Kritische Validierungsprozesse

Bevor Prognosemodelle zum Einsatz kommen, erfolgen gezielte Fehleranalysen und Abgleiche mit realen Marktereignissen aus der Vergangenheit. So erkennen wir Modellschwächen früh.

Dynamische Algorithmus-Anpassung

Kein Markt bleibt starr. Modelle werden regelmäßig aktualisiert, alte Einflussgrößen revidiert und neue Stressfaktoren integriert. Damit steigen Flexibilität und Aussagekraft.

Graphische Analyse im Team

Transparente Risikobewertung

Jeder Prognosewert wird mit Fehlerbalken und Unsicherheiten dargestellt – kein Wert ohne Kontext. Das ermöglicht eine ehrliche Einschätzung möglicher Entwicklungen.

Algorithmische Prognosemodelle

Framework mit Stakeholder-Dialog

Wir setzen auf offene Kommunikation. Methodik, Modellannahmen und auch Abweichungen stehen zur Diskussion, damit sie Vertrauen aufbauen können.

Unser Ansatz im Vergleich

Oberflächliche Marktprognosen täuschen oft – unsere Lösung vermeidet Vereinfachungen.

Features
Unsere Vorteile
Aurioqonu
Transparenz, kritische Prüfung, Stakeholder-Einbindung
Viele Anbieter
Schnelle Prognosen, geringere Tiefe
Quellenkritik & Dokumentation
Alle Datenquellen werden offengelegt
Risikoausweisung
Risiken stets benannt
Modellflexibilität
Dynamische Anpassungen
Stakeholder-Kommunikation
Dialog statt Einweg-Reporting
Unterschiede im Überblick
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