Neues Framework für präzise Preisprognosen von Baustoffen

Die anhaltende Volatilität der Baustoffpreise stellt Bauunternehmen vor erhebliche Risiken bei Kostenabschätzungen, Budgetierung und Projektabwicklung. Ein neues, granular skalierbares Prognosemodell soll diesen Herausforderungen begegnen.

Das entwickelte Framework nutzt das MasterFormat des Construction Specifications Institute (CSI) als Datenstruktur. Dadurch können Preisprognosen auf sechsstelliger Abschnittsebene erstellt werden, was eine detaillierte Kostenplanung für ein breites Spektrum an Baumaterialien ermöglicht.

Zur Steigerung der Vorhersagegenauigkeit werden neben den CSI-Daten Rohstoffpreise, Rohstoffindizes und makroökonomische Indikatoren als erklärende Variablen einbezogen.

Vier Zeitreihenmodelle – Long Short-Term Memory (LSTM), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Vector Error Correction Model (VECM) und Chronos‑Bolt – wurden in Basisversion (nur CSI-Daten) und erweiterten Versionen (mit erklärenden Variablen) getestet.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Einbindung erklärender Variablen die Genauigkeit aller Modelle deutlich verbessert. Besonders das LSTM-Modell erzielt die höchste Präzision mit einem RMSE von 1,390 und einem MAPE von 0,957, was einer Verbesserung von bis zu 59 % gegenüber dem klassischen ARIMA-Modell entspricht.

Die Validierung über mehrere CSI‑Divisionen bestätigt die Skalierbarkeit des Ansatzes. Als detailliertes Beispiel wird Division 06 (Holz, Kunststoff und Verbundstoffe) vorgestellt.

Dieses robuste Methodikpaket bietet Bauunternehmen eine zuverlässige Grundlage für präzise Kostenprognosen und unterstützt die Planung und Steuerung von Bauprojekten in einem volatilen Marktumfeld.