ARIMA mit Drift (Autoregressive Integrated Moving Average mit Drift)

ARIMA mit Drift ist ein Verfahren zur Prognose von Zeitreihen, das zukünftige Werte auf Basis vergangener Entwicklungen schätzt und dabei eine durchschnittliche Veränderung über die Zeit berücksichtigt.

Das Modell nutzt drei zentrale Elemente:

vergangene Werte der Zeitreihe,
Veränderungen zwischen den Perioden (z. B. von Jahr zu Jahr),
sowie typische Schwankungen, die in der Vergangenheit beobachtet wurden.

Zusätzlich enthält es einen Drift-Term, der eine langfristige Tendenz (z. B. Wachstum oder Rückgang) abbildet. Vereinfacht bedeutet das:

→ Der nächste Wert ergibt sich aus dem aktuellen Wert plus einer durchschnittlichen Veränderung und kurzfristigen Schwankungen.

ARIMA mit Drift eignet sich besonders für Daten, die sich schrittweise über die Zeit entwickeln, wie z. B. die Anzahl aktiver Unternehmen, Neugründungen oder Schließungen.

Im Kontext von North Data Company Intelligence wird das Verfahren verwendet, um stabile und realistische Prognosen zu erstellen. Es berücksichtigt sowohl langfristige Trends als auch kurzfristige Schwankungen und vermeidet dabei zu starke oder unrealistische Fortschreibungen in die Zukunft.