Fehlende Werte in Zeitreihen und was Modelle daraus machen
Ein leeres Feld in einer Kurs- oder Kennzahlenreihe ist keine neutrale Pause. Viele Verfahren füllen Lücken still — mit dem letzten bekannten Wert, mit Mittelwerten oder mit Schätzungen aus benachbarten Instrumenten. Die Ausgabe sieht vollständig aus; die Unsicherheit ist verschwunden.
Typische Verzerrungen
Wenn illiquide Titel an Feiertagen oder bei Handelsaussetzungen fehlen, kann eine Fortschreibung die Volatilität nach unten ziehen. Bei Fundamentaldaten, die nur quartalsweise vorliegen, erzeugen tägliche Interpolationen eine Scheingenauigkeit, die kein Analyst manuell vertreten würde.
Was wir in Prüfungen verlangen
Dokumentieren Sie jede Imputationsregel. Kennzeichnen Sie Zeiträume mit hohem Anteil fehlender Werte. Prüfen Sie, ob das Modell Instrumente mit vielen Lücken systematisch bevorzugt oder meidet. In unserem Workshop üben Teams genau diese Lesart an anonymisierten Beispielen.
Datenqualität als Grundlage KI-gestützter Investmentanalysen heißt hier: Lücken sichtbar lassen, statt sie wegzurechnen.