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Diese Studie versucht, die Prognoseleistung von Regressionsmodellen und Zeitreihenmodellen zu vergleichen. Das vorrangige Ziel dieser Untersuchung bestand darin, herauszufinden, welches der beiden Modelle - das Regressionsmodell oder das univariate, nicht-saisonale ARIMA-Modell - unter Berksichtigung der Kosten f die Modellerstellung genauer und f Prognosezwecke in der Praxis besser geeignet ist. Die Studie stzte sich auf Daten zu den pakistanischen Exporten. Die Leistungsf鄣igkeit der Regressionsmodelle wurde anhand der statistischen Kennzahlen TIC, RMSPE, MAE, MPE und MAPE mit der der ARIMA-Modelle verglichen. Der Vergleich zeigt, dass die ARIMA-Modelle deutlich besser abschneiden als die Regressionsmodelle. Es wurde zudem beobachtet, dass die Kurven der tats踄hlichen Werte der Variablen und der auf dem ARIMA-Modell basierenden Prognosewerte n鄣er beieinander lagen als die des Regressionsmodells. Dieses Ergebnis untermauert zudem, dass die ARIMA-Modelle eine bessere Leistung erbringen als die Regressionsmodelle. Auf der Grundlage der Ergebnisse und der Diskussion wird dringend empfohlen, die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit in die Politikgestaltung, insbesondere in die Planung und Entwicklung in Entwicklungsl鄚dern wie Pakistan, einflie en zu lassen, da sie kosteneffizient und genauer sind.
