Embracing Uncertainty: The Power of Generative Models in Financial Forecasting
24. März 2025
When we obsess over obtaining "perfect" historical data, we not only invest excessive resources but also often overlook the inherent limitations of backward-looking analysis. Generative models built on Bayesian principles offer a radically different approach that addresses these shortcomings.

Bayessches Zeitreihenprognosemodell
06. November 2024
Zeitreihenprognosemodell - mit diesem Template können Sie mit MC FLO und Microsoft Excel ganz einfach eine Zeitreihenprognose mit modernen generativen Verfahren erstellen.

A/B Testing - mittels generativer Verfahren (Bayes-Faktor)
19. Oktober 2024
A/B-Testing mit Microsoft Excel und MC FLO auf Basis generativer Verfahren (Bayes-Faktor) reduziert den Aufwand der statistischen Analyse markant.

Logistische (bayessche) Regression
09. Oktober 2024
In Anlehnung an den Blogartikel, in welchem wir die bayessche Zeitreihenregression anhand bestehender MC FLO Formeln aufgezeigt haben, wollen wir dies hier mit der logistischen Regression fortsetzen.

Die Regel der 5
20. September 2024
Mit einer einfachen Regel kann der Median einer Verteilung rasch und kostengünstig eingegrenzt werden. Die Regel der 5.

Bayessche lineare Zeitreihenregression
21. Mai 2024
MC FLO bietet verschiedene Funktionen an, die in der Excel-Umgebung flexibel erweitert werden können. Ein interessanter Anwendungsfall ist die Bayessche Zeitreihenregression. Sie können die Zeitreihe mit weiteren erklärenden Variablen (z.B. Arbeitslosenquote etc.) im Rahmen einer Regressionsanalyse kombinieren. Die Anzahl erklärender Variablen und die Anzahl der beobachteten Datenpunkte sind theoretisch unbegrenzt.

Bayessche lineare Regression - Auf zu neuen Ufern!
07. Januar 2024
Die Bayessche Regression stellt das notwendige Grundgerüst bereit, um Vorwissen zu Beziehungen einer oder mehrere unabhängigen Variablen zu einer Zielvariablen einer Überprüfung zu unterziehen und Entscheidungen unter Unsicherheit zu begünstigen.

Die bedingte Risikomatrix – Wie der Satz von Bayes die Steuerung unterstützt
20. November 2023
Ziel einer quantitativen Analyse mittels Monte-Carlo Simulation und unter Verwendung der Bayesschen Statistik ist eine objektiv begründbare Entscheidungsempfehlung unter Berücksichtigung von Unsicherheit, etwa bei den Absatzmengen oder Anzahl Cyberangriffen, welches ein Unternehmen ausgesetzt ist.

Der Naive Bayes Klassifikator – Eine Einführung in Machine Learning mit MC FLO
07. August 2023
Im Gegensatz zu klassischen Regressionsmodellen, welche Grenzen im Datenraum ziehen und somit zu den diskriminierenden Modellen gezählt werden, verstehen sich generative Modelle – wie der Naive Bayes Klassifikator und ChatGPT – als solche, welche Daten mittels Verteilungen zusammenfassen und somit in der Lage sind neue Daten zu simulieren.

Die integrierte, risikoorientierte Unternehmensplanung – Eine Auslegung
20. März 2023
Die prozessorientierte Prognose unter Beizug einer Monte-Carlo Simulation ist Voraussetzung für einen ambitionierten Zielwert. Ist der Zielwert festgelegt, sind alle davon abgeleitete Grössen reine «davon» Planungen. Durch Kombination der Annahmen aus dem Plan und den gemessenen Daten ist eine neue Prognose zu erstellen und der Zielwert gegebenenfalls zu schärfen.

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