Die 8 besten ökonometrischen Prognosetools für Datenanalysten

Die Prognose wirtschaftlicher Variablen wie BIP, Inflation, Nachfrage, Rohstoffpreise und finanzielle Risiken war schon immer von zentraler Bedeutung für Politik, Planung und Strategie. In den letzten Jahren hat Prognosesoftware diesen Bereich jedoch verändert. Automatisierung, Zugriff auf große und vielfältige Datenquellen, maschinelles Lernen und Bayes-Methoden, Modellensembles und der Einsatz in Echtzeit sind heute alltäglich. Ein strukturierter Bewertungsprozess, bei dem Modelle getestet, Daten zurückgehalten, die Prognoseleistung verglichen und Abweichungen überwacht werden, ist unerlässlich, um Leistungsträger zu identifizieren und kontinuierliche Verbesserungen sicherzustellen. Darüber hinaus reicht es nicht mehr aus, ein Modell zu erstellen und einzusetzen. Die besten Teams setzen kontinuierlich neue Prognosemodelle und -methoden ein, passen sich an neue Daten an, passen Merkmals-/Indikatorgruppen an, wählen Variablen erneut aus, schulen und integrieren Feedback.

In diesem Zusammenhang finden Sie hier 8 der besten ökonometrischen Prognosetools für Datenanalysten, die im Hinblick auf Stärken und Schwächen bewertet wurden.

1. Indicio

Einführung
Indicio ist eine moderne automatisierte Prognoseplattform, die darauf abzielt, fortschrittliche ökonometrische, maschinelle Lernmethoden und statistische Forschungsmethoden mit den Anforderungen von Unternehmens- oder politischen Prognosen zu verbinden. Sie bietet eine No-Code-Schnittstelle, sodass Analysten ohne Doktortitel Prognosemodelle erstellen, vergleichen und einsetzen können. Hinter den Kulissen integriert Indicio eine Vielzahl von Datenquellen (z. B. Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat und viele mehr) für die Eingabe von Indikatoren. Ein Algorithmus zur Variablenauswahl oder zum Suchen hilft dabei, herauszufinden, welche externen Indikatoren relevant sind. Er verfügt über eine umfangreiche Modellbibliothek: statistische, ML-, Bayessche, bestrafte Regressionen, gemischte Frequenz- und Zeitreihenmodelle usw. Er unterstützt auch Modellensembles, Gewichtung von Modellen zusammen, Szenarioanalysen, Frühindikatorerkennung und Backtesting. Es automatisiert einen Großteil der Modellierungsarbeiten, sodass sich Analysten auf die Interpretation, Bereitstellung und Überwachung konzentrieren können.

Profis

1. Sehr starke Automatisierung und einfache Bedienung: Tools ohne Code bedeuten eine schnelle Iteration, die auch für Nicht-Doktoranden zugänglich ist.
2. Umfangreiche Bibliothek an statistischen, ML-, Bayesschen-, Mischfrequenz- und Strafmodellen sowie Fähigkeit, sie zu gewichten/zusammenzustellen, sowie integrierte Methodologie zur Variablenauswahl/Frühindikatoranalyse.
3. Integrierter Zugriff auf viele externe Makro- und Wirtschaftsdatenquellen (Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat usw.), der beim Aufbau umfangreicherer Funktionen hilft.

Nachteile

1. Teurer als Open-Source-Tools: Die Lizenz-/Abonnementkosten können je nach Umfang hoch sein.
2. Eingeschränkte Möglichkeit, Ihre eigenen Modelle zu codieren: Sie sind auf die bereitgestellte Modellbibliothek beschränkt; benutzerdefinierte oder neuartige Modellspezifikationen sind möglicherweise nicht möglich.
3. Erfordert eine Internetverbindung: Da Datenquellen, Berechnungen und Schnittstellen webbasiert sind, sind Offline-Umgebungen oder Umgebungen mit geringer Konnektivität schwieriger zu unterstützen.

‍

2. 2 Bewertungen

Einführung
EViews ist ein langjähriges kommerzielles ökonometrisches Softwarepaket, das in der Wirtschaftsforschung, in Zentralbanken, in der Beratung und im akademischen Bereich sehr beliebt ist. Es bietet eine Vielzahl von Tools für Zeitreihenanalysen, Paneldaten, Querschnittsanalysen, Prognosen, strukturökonometrische Modellierung, Simulation, Hypothesentests usw. Die Benutzeroberfläche ist eher grafisch und menügesteuert, unterstützt aber auch Scripting und Batchläufe. In den neuesten Versionen (EViews 14 usw.) wurden erweiterte Funktionen hinzugefügt: Tools zur saisonalen Anpassung, Quantil-ARDL-Schätzung, MIDAS/GARCH-Verbesserungen, Tests auf Strukturbrüche usw. Es ist ideal, wenn Sie sowohl traditionelle ökonometrische Modelle (VAR, ARIMA, State-Space, Panel) als auch gutes Datenmanagement, Diagnosetools und Tools zur Prognosebewertung benötigen.

Profis

1. Ausgereiftes, stabiles Tool mit vielen implementierten ökonometrischen Methoden (Zeitreihen, ARIMA, VAR, GARCH, Strukturmodelle, Zustandsraum usw.).
2. Starke Diagnose-, Test- und Evaluationsinstrumente (z. B. Strukturbruchtests, Prognosebewertung, Prognosemittelung).
3. Gut für Benutzer, die sowohl GUI- als auch Menü-basierte Bedienbarkeit und Scripting/Automatisierung bevorzugen; außerdem guter Support, Dokumentation und Ausgaben in Publikationsqualität.

Nachteile

1. Kommerziell: Lizenzgebühren können erheblich sein, insbesondere für kleinere Organisationen oder unabhängige Analysten.
2. Weniger flexibel/ weniger „topaktuell“ in Bezug auf die Integration neuartiger ML-/Deep-Learning-Techniken im Vergleich zu einigen neueren Tools.
3. Hauptsächlich Windows-orientiert; ist im Vergleich zu Open-Source-Python-/R-Tools möglicherweise weniger benutzerfreundlich für die Bereitstellung oder Integration in Cloud-/Produktionspipelines.

3. R + Prognose//Tidyverse//Bayesian-Pakete

Einführung
R ist nach wie vor eines der leistungsfähigsten Umgebungen für ökonometrische Prognosen. Mit Paketen wie Prognose, Fabel, stabbeln, Prophet, Büsten, Vars, Codaund einer zunehmenden Anzahl von Bayesschen und Penalized Regressionspaketen bietet R Analysten Flexibilität, Transparenz und volle Kontrolle über die Modellspezifikation. Analysten können Zeitreihen, kausale Regression, Zustandsraummodelle, hierarchische Modelle usw. kombinieren. Modellbewertung, Restdiagnostik, Kreuzvalidierung und Prognoseunsicherheit werden gut unterstützt. Da es sich um Open Source handelt, können kontinuierlich neue Forschungsmethoden integriert werden.

Profis

1. Sehr flexibel und erweiterbar: Sie können fast alles programmieren, Modelle anpassen, neueste Forschungsideen testen.
2. Umfangreiche Unterstützung durch die Community, Bildungsressourcen, viele bestehende Pakete; Transparenz der Methoden bedeutet, dass Verhalten leichter zu verstehen ist.
3. Kosten: kostenlos; mit der Möglichkeit, lokal zu arbeiten (unabhängig von Internet oder externen kostenpflichtigen Diensten, abgesehen von Datenquellen).

Nachteile

1. Steile Lernkurve: erfordert Programmierung und statistische Kenntnisse; die Verwaltung von Abhängigkeiten, Versionierung und Reproduzierbarkeit kann anstrengend sein.
2. Bei sehr großen Datensätzen oder sehr komplexen Modellen kann sich die Leistung verschlechtern (es sei denn, man optimiert/verwendet schnelle Packages/C++-Backends).
3. Bereitstellung, Planung und Überwachung müssen von Ihnen selbst eingerichtet werden; es gibt weniger sofort einsatzbereite Unternehmensfunktionen als bei einigen kommerziellen Tools.

4. Python//Statsmodels/Prophet/Andere Python-Ökosystemwerkzeuge

Einführung
Python ist zu einem Standardwerkzeug für Datenanalysen und Prognosen geworden. Die Statsmodels-Bibliothek unterstützt SARIMAX, VAR, State Space-Modelle, Unobservated Components usw. Prophet (von Meta) fügt ein automatisiertes Prognoseverfahren hinzu, das für Zeitreihen mit Saisonalität und Trend geeignet ist und relativ robust gegenüber fehlenden Daten und Ausreißern ist. Es gibt auch neuere Bibliotheken wie Darts, Scikit-Forecasting (Statsforecast), Pytorch/Tensorflow/Sklearn-Pipelines für ML- oder Deep-Learning-Prognosen. Pythons starkes Ökosystem (Datenaufnahme, ML-Pipelines, Visualisierung, Bereitstellung) macht es besonders nützlich, wenn Prognosen in Produktionssysteme integriert werden müssen.

Profis

1. Flexibilität: Sie können ökonometrische und ML-Methoden kombinieren und in Datenpipelines, Cloud usw. integrieren.
2. Starke Open-Source-Unterstützung, viele Bibliotheken; große Community.
3. Gut für die Bereitstellung: Model-Serving, REST-APIs, Containerisierung usw. einfacher mit Python.

Nachteile

1. Wie in R benötigen Sie Programmierkenntnisse; die Einrichtung reproduzierbarer, gut getesteter Prognosesysteme erfordert Aufwand.
2. Einige ökonometrische Methoden (insbesondere fortgeschrittene) sind im Vergleich zu speziellen Ökonometrie-Programmen möglicherweise weniger ausgefeilt.
3. Für nicht saisonale oder nicht standardmäßige Daten passen die Annahmen von Prophet möglicherweise nicht. Manuelles Tuning oder komplexere Modelle können erforderlich sein.

5. RATS (Regressionsanalyse von Zeitreihen)

Einführung
RATS ist eine bekannte Ökonometrik-/Zeitreihensoftware von Estima. Sie blickt auf eine lange Tradition in akademischer und angewandter ökonometrischer Arbeit zurück. Es unterstützt ARIMA, VAR, Transferfunktions-/dynamische Regressionsmodelle, Spektralanalyse, Zustandsraummodelle, GARCH/ARCH usw. Es ist befehlsbasiert, verfügt aber auch über grafische Funktionen, Datenimport-/Exportfunktionen und leistungsstarke Diagnosen. Es wird von Praktikern verwendet, die solide Zeitreihenprognosen benötigen, die etwas mehr Kontrolle und Leistung als grundlegende Tools bieten.

Profis

1. Breites Spektrum ökonometrischer Modelle, insbesondere zeitreihenorientierter Modelle, mit etablierten Methoden.
2. Gut für den präzisen, kundenspezifischen Modellbau und detaillierte Diagnosen.
3. Nachgewiesene Erfolgsbilanz; zuverlässig, stabil.

Nachteile

1. Proprietär/lizenziert; Kosten können ein Hindernis sein.
2. Weniger „glamourös“ oder komfortabel für diejenigen, die an GUI oder moderne Dashboards gewöhnt sind; steilere Lernkurve.
3. Die Einrichtung der Integration/Bereitstellung erfolgt möglicherweise manueller als bei Cloud-/SaaS-Prognoseplattformen.

6. SHAZAM

Einführung
SHAZAM ist ein weiteres älteres, aber immer noch verwendetes Ökonometrie-/Statistikpaket, insbesondere in der Wissenschaft und in Fachgebieten. Es unterstützt Schätzungen, Tests, Simulationen und Prognosen vieler Arten von ökonometrischen Modellen. Im Laufe der Jahrzehnte hat es Funktionen für Querschnitte, Zeitreihen, Systemschätzungen und dergleichen entwickelt. Obwohl es weniger „auffällig“ ist als neuere Tools, ist es aufgrund seiner Stabilität, seiner gut dokumentierten Funktionalität und seiner langen Geschichte eine Option für alle, die transparente, gründlich getestete ökonometrische Prognosen benötigen.

Profis

1. Stark in der Kernökonometrie: Simulationen, Hypothesentests, verschiedene Schätzmethoden usw.
2. Gute Dokumentation und lange Geschichte: ausgereift, gut getestet.
3. Ist möglicherweise weniger ressourcenintensiv und einfacher zu installieren als sehr große Systeme mit vielen Funktionen.

Nachteile

1. Die Benutzeroberfläche/Benutzererfahrung fühlt sich möglicherweise etwas veraltet an.
2. Eingeschränkte moderne Funktionen (z. B. weniger natives ML, weniger automatische Variablenauswahl) im Vergleich zu neueren Paketen.
3. Weniger Gemeinschaftsdynamik/weniger aktuelle Innovationen im Vergleich zu R- oder Python-Ökosystemen.

7. Gretl

Einführung
Gretl („Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library“) ist ein Open-Source-Ökonometrie-Paket, das bei Studenten, akademischen Forschern und Analysten beliebt ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Zeitreihen-, Querschnitts- und Paneldatenmethoden, Benutzerskripten, Grafiken usw. Da es kostenlos und relativ leicht ist, ist es eine gute Option für das Prototyping von Modellen, den Unterricht, kleine Forschungsprojekte oder Prognoseaufgaben in der Frühphase.

Profis

1. Kostenlos, Open Source. Gute Abdeckung der ökonometrischen Kernmethoden.
2. Leicht; einfach zu installieren und zu bedienen; nützlich für den Unterricht oder für Analysten, die Modelle ohne umfangreiche Infrastruktur ausprobieren möchten.
3. Transparent; gut zum Lernen und Validieren von Methoden.

Nachteile

1. Weniger geeignet für sehr große Datensätze oder den Einsatz in der Produktion; es sind weniger moderne ML- und Bayes-Tools eingebaut.
2. Weniger automatisierte Workflows (Variablenauswahl, Ensemble usw.) als SaaS-Tools.
3. Weniger Feinschliff/weniger Integrationen mit externen Datenquellen oder Dashboards.

8. SAS/STATA/Andere (kombiniert)

Einführung
Software wie Stata und SAS sind auch Grundpfeiler der Ökonometrie, Statistik und Prognose. Dabei handelt es sich um kommerzielle Instrumente, denen in Wissenschaft, Politik und Unternehmen großes Vertrauen entgegengebracht wird. Sie bieten umfangreiche Modellbibliotheken (linear, nichtlinear, Panel, Zeitreihen), Diagnosen sowie Skripting, Automatisierung und oft eine gute Support- und Benutzergemeinschaft. Viele Unternehmen verwenden sie, wenn sie robuste Prognosen erstellen, Szenarioanalysen durchführen müssen oder die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Reproduzierbarkeit benötigen.

Profis

1. Starke kommerzielle Unterstützung, Stabilität, Dokumentation. Gut für regulierte oder offizielle Berichterstattung.
2. Umfangreiche Toolboxen; viele Methoden implementiert; starke Diagnosen.
3. Gut integriert in Datenquellen, Berichte, manchmal GUI+-Skripting.

Nachteile

1. Kosten: Lizenzierung, Support und Schulung können teuer sein.
2. Manchmal weniger flink/langsamer, um neuere ML-, Bayesian-, Deep Learning- oder Ensemble-Dinge anzupassen, es sei denn, es werden Add-Ons oder externe Integrationen verwendet.
3. Könnte eine steilere Lernkurve haben; möglicherweise auch weniger benutzerfreundlich für Self-Service-Analysten als neuere SaaS-Plattformen.

Wie wählt man zwischen ihnen aus und verbessert sich kontinuierlich

Hier sind Kriterien, die es wert sind, bei der Bewertung von Prognosetools verwendet zu werden:

• Modellvielfalt und Flexibilität: Können Sie viele Arten von Modellen verwenden (Zeitreihen, kausale Regression, Bayesian, ML)? Können Sie benutzerdefinierte Modelle spezifizieren oder programmieren?
• Integration von Daten: Fähigkeit, externe makroökonomische Daten, Frühindikatoren sowie Quellen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit einzubeziehen.
• Automatisierung und einfache Bedienung: Für Benutzer, die sich nicht mit ökonometrischer Theorie auskennen, wie viel der Konfiguration (Variablenauswahl, Überprüfung der Stationarität, Erkennung von Brüchen) ist automatisiert?
• Zusammenstellung//Modellgewichtung: Prognosen schneiden oft besser ab, wenn Modelle kombiniert werden. Software, die die Mittelwertbildung oder das Zusammenfügen von Modellen unterstützt, hilft dabei.
• Diagnose und Bewertung: Backtesting, Hold-Out-Stichprobe, statistische Tests (Diebold-Mariano usw.), Kreuzvalidierung, Brucherkennung usw.
• Einsatz und Produktion: Können Prognosen exportiert, bereitgestellt, geplant und auf Abweichungen hin überwacht werden?
• Kosten, Lizenzierung und Support: Open Source versus kommerziell; Community versus Herstellersupport; Dokumentation und Schulung.

Zu den bewährten Verfahren gehören auch die kontinuierliche Bewertung der Prognosegenauigkeit im Laufe der Zeit, das Umschulen oder Ersetzen von Modellen, wenn sich Daten oder Regime ändern, das Hinzufügen neuer Indikatoren und möglicherweise die Kombination von Prognosen aus mehreren Tools oder Modelltypen.

‍