Agrarmärkte: LLH testet KI-gestütztes Modell für Preisprognosen
Wetterextreme, steigende Energiepreise oder geopolitische Krisen beeinflussen zunehmend die globalen Agrarmärkte. Die Folge sind teils starke Preisschwankungen – insbesondere bei Getreide. KI-gestützte Prognosemodelle könnten künftig helfen, Entwicklungen an den Agrarmärkten präziser und schneller einzuordnen. Der Landesbetrieb Landwirtschaft Hessen (LLH) testet derzeit entsprechende Verfahren. Ziel ist es, landwirtschaftliche Betriebe in Hessen bei ihren Vermarktungsentscheidungen noch besser zu unterstützen.
Ob ein landwirtschaftlicher Betrieb sein Getreide direkt nach der Ernte verkauft, einlagert oder über langfristige Lieferverträge vermarktet, kann sich erheblich auf die Erlöse auswirken. Die starken Preisschwankungen an den Agrarmärkten erschweren dabei die Vermarktungsplanung deutlich. Der LLH unterstützt landwirtschaftliche Betriebe deshalb mit Marktanalysen und Einschätzungen zur Preisentwicklung.
„Bislang beruhen unsere Prognosen vor allem auf Marktbeobachtungen, Erfahrungswerten und klassischen statistischen Analysen. Wir beschreiben vorrangig Tendenzen – etwa, ob Preise eher steigen, fallen oder sich seitwärts entwickeln könnten. In einem Projekt untersuchen wir daher die Möglichkeiten und Grenzen von KI-gestützten Prognosen“, erklärt Dr. Nikos Förster vom Fachgebiet Ökonomie und Markt beim LLH.
Dabei kommt ein KI-gestütztes Analyseverfahren für Zeitreihen zum Einsatz. Es prüft selbstständig, welches statistische Modell die historischen Preisverläufe am besten beschreibt, und leitet daraus mögliche zukünftige Entwicklungen ab. Als Grundlage wurden dem Programm historische hessische Backweizenpreise für den Zeitraum von 2016 bis 2026 bereitgestellt.
„Erste Ergebnisse zeigen: Unter stabilen Marktbedingungen liefert das KI-gestützte Modell plausible Schätzungen. Es kann zudem – im Unterschied zu unseren herkömmlichen Methoden – neben Tendenzen auch konkrete Preisbereiche ableiten. Gleichzeitig wird deutlich, dass externe Schocks die Prognosefähigkeit deutlich einschränken“, berichtet Dr. Förster. So führten im Zeitraum von Februar bis April 2026 die geopolitischen Spannungen zwischen den USA und dem Iran sowie Unsicherheiten rund um die Schifffahrt durch die Straße von Hormus zu spürbaren Verwerfungen an den Energie- und Düngemittelmärkten. In der Folge stiegen auch die Preise an den Agrarmärkten deutlich an. Im März 2026 zeigte sich die größte Abweichung zwischen KI-gestützter Prognose und tatsächlicher Entwicklung: Der Weizenpreis wurde um rund 17 Euro pro Tonne beziehungsweise etwa 12 Prozent unterschätzt.
„KI-gestützte Verfahren können unsere Marktanalysen sinnvoll ergänzen und zusätzliche Orientierung bieten. Wenn sich der Ansatz in der Praxis bewährt, können wir Marktentwicklungen künftig schneller und konkreter einordnen und landwirtschaftliche Betriebe in Hessen zeitnah über Veränderungen informieren. Dadurch können sie rascher auf Marktbewegungen reagieren. Unerwartete politische Entwicklungen, Extremwetter oder wirtschaftliche Schocks sind jedoch auch für moderne Modelle nicht kalkulierbar“, erklärt Dr. Förster vom LLH.
Nach Einschätzung des LLH werden KI-gestützte Prognoseverfahren künftig weiter an Bedeutung gewinnen. Besonders interessant ist dabei die Verknüpfung klassischer Marktmodelle mit Echtzeitinformationen aus Wetter-, Handels-, Energie- und Nachrichtenquellen.
„Die Entwicklungen an den Agrarmärkten beeinflussen nicht nur die Landwirtschaft, sondern ebenso Lebensmittelpreise, Handelsströme und die politische Diskussion um Versorgungssicherheit“, hebt Dr. Förster abschließend hervor.
