Unsere Modelle mit gemischter Frequenz nutzen hochfrequente Daten und ermöglichen es Ihnen, wichtige Wirtschaftsindikatoren wie Einkaufsmanagerindex, Verbrauchervertrauen und Verbraucherpreisindex in Echtzeit zu übertragen und Ihnen aktuelle Einblicke zu geben. Ihren Mitbewerbern einen Schritt voraus.
Anwender haben im Vergleich zu herkömmlichen Prognosemodellen Genauigkeitsverbesserungen von 20-80% festgestellt. Durch die Implementierung der Lasso Midas-Modelle der Sparse-Group können Sie präzise Prognosen erwarten, die eng mit den tatsächlichen Werten übereinstimmen.
Stellen Sie sich vor, Sie haben Zugriff auf Daten, die ist für andere noch nicht verfügbar. Durch frühzeitigen Zugriff auf relevante Daten haben Sie einen strategischen Vorteil gegenüber Wettbewerbern. Identifizieren Sie neue Trends und Marktveränderungen, bevor es andere tun, und ergreifen Sie proaktive Maßnahmen.
Das Midas-Modell verarbeitet hochdimensionale Datensätze effizient und ermöglicht es uns, eine Vielzahl relevanter Finanzvariablen zu berücksichtigen. Dadurch wird sichergestellt, dass die wichtigsten Faktoren, die die Hauptvariable beeinflussen, erfasst werden, was einen vollständigen Überblick über die Wirtschaftslandschaft bietet.
Egal, ob Sie an kurzfristigen Prognosen, mittelfristigen Prognosen oder einer Kombination aus beidem interessiert sind, wir haben alles für Sie. Die flexible Modellierungstechnik wurde so optimiert, dass sie einen größeren Vorteil gegenüber der Ridge-Regression bietet.
Das Aufkommen unkonventioneller Datenquellen bietet die Möglichkeit, die Genauigkeit des Nowcastings weiter zu verbessern. Durch die Nutzung von Hunderten potenziell nützlicher unkonventioneller Datenreihen können Analysten tiefere Einblicke in die wirtschaftliche Dynamik gewinnen.
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Der Vorteil von Mixed-Frequency-Modellen (MIDAS) im Vergleich zu herkömmlichen Nowcasting-Modellen wird deutlich, wenn ihre Genauigkeit verglichen wird.
In dieser Prognose, in der die Preise für Verbundstahl in China prognostiziert werden, sind die Ergebnisse aus der Stichprobe einen Schritt voraus und um 80% genauer als das leistungsstärkste Nicht-MIDAS-Modell. (Das GRU Diff-Modell)
Die intrinsische Fähigkeit von MIDAS, Daten mit gemischter Frequenz zu verarbeiten (z. B. täglich in einer monatlichen Prognose), bedeutet, dass Sie alle Ihre Daten nahtlos integrieren können, ohne sie aggregieren oder disaggregieren zu müssen oder einen potenziellen Informationsverlust verursachen zu müssen.
Bei Prognosen in Indicio können Sie ganz einfach Daten mit mehreren Frequenzen hinzufügen und analysieren.
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Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil, indem Sie vor anderen auf wichtige Wirtschaftsinformationen zugreifen und wertvolle Einblicke in wirtschaftliche Trends gewinnen.
Eine Demo buchenwichtige Wirtschaftsindikatoren wie PMI, CPI und Verbrauchervertrauen in Echtzeit und erhalten Sie aktuelle Einblicke.
im Vergleich zu herkömmlichen Prognosemodellen.
und treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Daten, die ist für andere nicht verfügbar noch.
Wir bieten automatisierte Prognosesoftware, die modernste akademische Methoden mit marktspezifischen Frühindikatoren kombiniert. Dies hilft Ihrem Unternehmen, ein Höchstmaß an Prognosegenauigkeit zu erreichen.
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