Die Prognose von Zeitreihenwerten spielt in vielen wirtschaftlichen Bereichen eine wichtige Rolle. Die Hilfestellung bei Entscheidungsprozessen und die Planung von Investitionen oder die Abschätzung von Märkten sind dabei nur drei von vielen Beispielen. Zum Berechnen der Prognosen werden statistische Modelle auf Werten der zu prognostizierenden Zeitreihen trainiert, welche in der Vergangenheit beobachtet wurden. Dabei hängt die erzielte Genauigkeit der Ergebnisse in relevantem Maße von der Parametrierung der verwendeten Modelle ab. Ziel dieser Arbeit soll es sein, verschiedene statistische Maße im Hinblick auf ihren Zusammenhang mit der Prognosegenauigkeit zu analysieren und zu untersuchen, inwiefern sich aus ihnen günstige Parameter für die Prognose ermitteln lassen. Der dabei ermittelte Ansatz soll anschließend gegen einen aktuell Ansatz zur Parametrisierung evaluiert werden.