Ein alternatives Vorgehen zur deterministischen Modellierung von
Bausparkollektiven, wie es in den vorherigen Abschnitten beschrieben wurde, besteht in der stochastischen
Beschreibung des möglichen Verhaltens von Bausparern. Im Rahmen
zweier Dissertationen wurde hierzu ein Ansatz entwickelt und untersucht,
der auf sogenannten Hidden-Markov-Modellen (HMM)
basiert.
Zu diesem Zweck wurde eine umfangreiche, universelle HMM-Bibliothek
zur Modellierung heterogener, nicht stationärer Daten
implementiert, die auch in Bereichen außerhalb des
Bausparwesens verwendet werden kann.
Hidden-Markov-Modelle werden seit einigen Jahren sehr
erfolgreich in verschiedensten Anwendungsgebieten wie z. B. in der
Bioinformatik, der Musterkennung, der automatischen Spracherkennung
und der Zeitreihenanalyse eingesetzt.
