Neben zahlreichen spannenden Vorträgen von Wissenschaftlern und Praktikern aus aller Welt bot die Konferenz bei diversen Abendveranstaltungen ausreichend Gelegenheit zum Austausch.
Auch wir hatten die Möglichkeit, einige unserer derzeitigen Forschungsprojekte aus dem Bereich Prognosekombination im Stream Analytics, Data Science, and Forecasting vorzustellen:
Veronika Wachslander stellte unter dem Titel “Shifting Forecast Combination Weights Estimated on Subsamples towards Full Sample Weight Determination” eine Methode zur Bestimmung von Gewichten für die Prognosekombination vor. Die Methode zieht wiederholt Trainingsstichproben, auf denen Kombinationsgewichte geschätzt werden. Anschließend werden die resultierenden Gewichtsvektoren in Richtung stabilerer Gewichtungsschemata bewegt. Die finalen Kombinationsgewichte entsprechen einer Aggregation der verschiedenen Gewichtsvektoren.
André Konersmann präsentierte Ergebnisse eines gemeinsamen Forschungsprojektes mit Thomas Setzer unter dem Titel “Generating Artificial Training Errors for Forecast Combination Based on Error Vector Permutation”. Die vorgestellte Methode zielt auf die Stabilisierung der Stichproben-Kovarianz-Matrix ab, indem neue synthetische Fehlerinstanzen auf Basis von permutierten Prognosefehlervektoren generiert werden. Der augmentierte Datensatz wird schließlich zur Berechnung von Kombinationsgewichten genutzt.
Wir bedanken uns bei der GOR und der Universität Bielefeld für die ausgezeichnete Organisation dieser lehrreichen Konferenz!
