Hit Rate
Hit Rate misst den Anteil richtiger Vorhersagen eines Prognosemodells und gibt Hinweise auf dessen Genauigkeit.
Sie wird genutzt, um die Wirksamkeit von Prognosemodellen einzuschätzen. Die Hit Rate zeigt jedoch nicht, wie groß Prognosefehler sind oder in welche Richtung Fehler auftreten.
Wie Hit Rate funktioniert
Die Berechnung der Hit Rate umfasst mehrere Schritte:
- Datenerhebung: Tatsächliche und prognostizierte Werte werden für den Vergleich gesammelt.
- Ermittlung richtiger Prognosen: Es wird bestimmt, welche Prognosen mit den tatsächlichen Ergebnissen übereinstimmen.
- Berechnung: Die Anzahl richtiger Prognosen wird durch die Gesamtzahl der Prognosen geteilt.
Stärken und Grenzen
Hit Rate ist hilfreich, um die allgemeine Trefferquote eines Modells zu bewerten. Allein verwendet kann sie jedoch irreführend sein, weil sie die Größe von Prognosefehlern nicht berücksichtigt. Ergänzende Kennzahlen wie Mean Absolute Error (MAE) liefern zusätzlichen Kontext zur Prognosequalität.
Anwendung in der Rohstoffpreisprognose
In Rohstoffmärkten wie Öl oder Weizen deutet eine hohe Hit Rate bei Preisprognosen auf verlässlichere Vorhersagen hin und kann Entscheidungsprozesse unterstützen. Für ein vollständiges Bild der Modellleistung sollten jedoch weitere Kennzahlen berücksichtigt werden.
