Wie in Kapitel 4.1 dargestellt wurde, ist eine aggregierter Forecast auf europäischer Ebene eine weitere Anforderung, die zum Abschluss der Untersuchung betrachtet wird. Grundsätzlich gibt es für diese Problemstellung zwei Ansatzpunkte. Zum ersten können die vorgestellten ARIMA und ETS Modelle direkt auf Basis der monatlichen Umsätze in Europa (d.h. auf Basis der aggregierten europäischen Zeitreihe) spezifiziert werden. Da bereits Prognosen auf geringeren Aggregationsniveau für monatliche Umsätze in einzelnen Länder erstellt wurden, können diese aggregiert werden, um eine alternative Vorhersage auf europäischer Ebene zu treffen. In der Literatur wird dieser Ansatz auch als „Bottom-Up“130 Methode bezeichnet. In Tabelle 12 wurden drei verschiedene Bottom-Up Ansätze untersucht. Im „Bottom-Up Arima“ Ansatz wurden die Umsätze auf Länderebene jeweils mit den spezifizierten ARIMA Modellen prognostiziert, ehe eine Aggregation auf europäische Ebene erfolgte. Äquivalent wurde im „Bottom-Up ETS“ Ansatz vorgegangen.
Der letzte Ansatz wurde als „Bottom-Up Optimal“ bezeichnet, da hier jeweils das nach MAPE bessere ETS/ARIMA Modell auf Länderebene verwendet wurde. Es zeigt sich, dass die Prognosegenauigkeit dadurch im Verhältnis geringfügig verbessert werden konnte (MAPE von 7,16 %). Insgesamt erzielen die untersuchten 5 Modellansätze ähnliche Vorhersagen mit einer Prognosegenauigkeit zwischen 7,3-8,1% gemessen am MAPE. Von allen Modellansätzen wurde der Umsatz im März deutlich überschätzt, sodass der tatsächliche Wert von keinem der fünf prognostizierten 95% Konfidenzintervalle eingeschlossen wurde.
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