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Niemand konnte die COVID-19-Pandemie vorhersehen. Vor allem die erste Phase dieser plötzlichen Krise war von drastischen Einbrüchen – unter anderem bei Umsätzen und Aktienkursen – gekennzeichnet. Auch nach über einem Jahr ist diese plötzliche, unvorhersehbare Abwärtsbewegung immer noch ein Albtraum für jede Finanzprognose. So lagen und liegen getroffene Vorhersagen oftmals fernab der Realität. Daher benötigen die verwendeten Modelle Anpassungen, um die Prognosequalität zu erhöhen. Doch kaum jemand hat Erfahrungen mit Prognosen in Krisen dieser Art, weshalb unklar ist, wie man diese Anpassungen am besten vornehmen kann.
Auch die Auswirkungen des Klimawandels können unsere kurz- und langfristigen Umsatzprognosen durcheinanderbringen: Die EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) schätzt, dass der Klimawandel den Schweizer Staat bis zu zehn Milliarden Schweizer Franken pro Jahr kostet. Im Nachbarland Deutschland wird der Klimawandel (nach COVID-19) als eines der grössten Probleme wahrgenommen, mit dem sich die Gesellschaft derzeit konfrontiert sieht.
Dieses Whitepaper diskutiert, was wir von der Pandemie für zukünftige Prognosen in Krisenzeiten lernen können. Wir gehen darauf ein, welche stabilisierende Strategie – rückblickend auf die erste Phase der COVID-19-Pandemie – solide Prognosen hätte generieren können. Ziel dieser Vorgehensweise ist es, in Zukunft bei auftretenden Schocks bessere Werkzeuge an der Hand zu haben. Wir zeigen die zentralen Probleme bei der Prognosefindung in unsicheren Zeiten auf und illustrieren, wie man diese angehen kann.
- Dr. Dominik Bertsche (Predictive Analytics Expert @ s-peers AG)
- Dr. Yvonne Avaro (Head of Marketing & Insights @ s-peers AG)
- Mehr über die Mitarbeiter:innen der s-peers Ag erfahren sie hier.
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