Критерии точности и надежности прогнозов

Точность и надежность прогнозов широко распространенные в прогностической литературе термины. Однако, содержание этих терминов часто толкуется достаточно субъективно. Нередки случаи, когда одно понятие подменяется другим.

О точности прогноза можно судить по величине погрешности (ошибки) прогноза – разности между прогнозируемыми и фактическими значениями исследуемой переменной. Такой подход к оценке точности возможен только в двух случаях. Когда период исследования уже окончился, и когда прогноз разрабатывается ретроспективно, т.е. прогнозирование осуществляется для некоторого момента времени в прошлом.

Далее, как правило, осуществляется оценка ретроспективности прогноза, вычисляется ошибка прогноза, которая должна быть учтена в будущем при осуществлении процесса непосредственности прогнозирования. Однако к ней следует относиться с известной осторожностью, так как она была получена при использовании лишь части имеющихся данных.

Наиболее простой мерой качества прогнозов, может стать относительное число, т.е. величина:

,

где ρ – число прогнозов подтвержденных фактическими данными;

q – число прогнозов, не подтвержденных фактическими данными.

Когда прогнозы подтверждаются, q = 0; γ = 1.

Одним из исследователей проблем экономического прогнозирования, Г.Тейлом, предложен в качестве меры прогнозов коэффициент расхождения (соответствия), числителем которого является среднеквадратическая ошибка прогноза, а знаменатель равен квадратному корню из среднего квадрата, т.е.

,

где Р_t, А_t ― соответственно предсказанное и фактическое изменения величины переменных.

Если U = 0, тогда Р_t = А_t (случай совершенного прогнозирования).

Если U = 1, тогда процесс прогнозирования приводит к среднеквадратической ошибке.

Если U > 1, тогда прогноз дает худшие результаты, чем предположение о неизменности исследуемого явления.

Надежность прогноза определяется вероятностью реализации прогностической оценки. Вероятность реализации, как правило, связана с доверительными интервалами прогноза. Чем выше надежность прогноза, тем ниже его точность, и наоборот.