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[mariiiie]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage bezüglich der Kombination von kausalen und zeitlichen Zusammenhängen bei Regressionsmodellen und möchte daher kurz einen Sachverhalt schildern:

Angenommen ich habe über mehrere Jahre hinweg Daten über ein Unternehmen gesammelt und möchte nun den Umsatz des Unternehmes für den nächsten Monat prognostizieren. Ich unterstelle dass sowohl die Zeit (Trend, Konjunkturzyklen, Saison) als auch kausale Variablen (z.B. Umsatz des Vormonates, ausstehende Aufträge, etc.) einen Einfluss auf den zukünftigen Umsatz des Unternehmens haben.

Wenn ich diese Einflüsse nun (über ein Regressionsmodell) modellieren möchte, dann habe ich in der Literatur bisher leider nur "Entweder-kausale-Regression-oder-Zeitreihen" Antworten dazu gefunden. Ist es möglich, Zeitreihenmodelle und kausale Regressionen zu verbinden? Kann ich beispielsweise ein ARIMA-Modell um kausale Faktoren ergänzen? Wäre es eine Lösung zuerst ein ARIMA-Modell anzuwenden, um dann den prognostizierten Wert widerum selbst als neue unabhängige Variable in einer anderen, kausalen Regression zu verwenden? Mir fällt dazu leider keine elegantere Lösung ein und würde mich sehr über Links/Literatur zu dem Thema oder Vorschläge freuen!

Danke und liebe Grüße!