1. Оценка (верификация) прогнозов

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
ПРЕДПРИЯТИЯ
Лекция 7. Теоретические основы
анализа результатов
прогнозирования
ВОПРОСЫ ЛЕКЦИИ
1.
Оценка (верификация) прогнозов.
2.
Синтез прогнозов.
2
1. Оценка (верификация) прогнозов
После проведения прогнозных расчетов, необходима
верификация прогнозов. Помимо абсолютной верификации
(эмпирическое подтверждение данных прогноза)
существует относительная. Абсолютная верификация
возможна только после перехода периода упреждения из
будущего в прошлое. Но задолго до этого можно проводить
параллельное или повторное исследование по этой методике
(например, провести опрос экспертов). Если результаты
совпадают, то есть основание считать степень
достоверности прогноза высокой. Если нет, то есть время
для поиска и устранения ошибок в методике разработки
прогноза. Следовательно, необходимо различать
достоверность (обоснованность) и истинность (точность)
прогноза. Обоснованность характеризует уровень состояния
знаний и качества научных исследований. Истинность
проверяется практикой. Важнейшая характеристика
прогнозов – точность.
3

абсолютная ошибка
t-момент времени при котором
определен показатель

средняя абсолютная ошибка

среднеквадратическая ошибка
4
Недостатком этих показателей
является то, что их значение существенно
зависит от масштаба исследуемых явлений,
поэтому прибегают к расчету ошибок в
относительном выражении.
5

относительная ошибка прогноза

средняя относительная ошибка
Данные показатели, как правило, используются при
сравнении точности прогнозов различных
объектов прогнозирования, т.к. они
характеризуют относительную точность прогноза.
Высокая точность прогноза определяется процентом
не больше 5. До 10% прогноз считается
допустимым. Т.е. точность прогноза тем выше,
чем ниже величина ошибки позволяющая
сравнивать прогнозные и фактические значения
6
исследуемой величины.
Точность единичного прогноза
мало что может сказать исследователю, т.к. на
формирование исследуемого явления влияет
множество разнообразных факторов,
следовательно, полное совпадение или
значительное расхождение прогноза и его
реализации может быть следствием особо
благоприятных или неблагоприятных
обстоятельств. Единичный «хороший» прогноз
может быть получен и по «плохой модели» и
наоборот, следовательно, о качестве прогнозов
применяемых моделей можно судить лишь о
совокупности сопоставления прогнозов с их
реализацией.
7
Наиболее простой мерой качества прогнозов
при условии, что имеются данные об их реализации, может
быть относительное число случаев, когда фактическая
реализация охватывалась интервальным прогнозом к
общему числу прогнозов, т.е.
где: p – число прогнозов, подтвержденных фактическими
данным;
q – число прогнозов, не подтвержденных фактическими
данными.
Когда все прогнозы подтверждаются:

q=1 и
Если же все прогнозы не подтверждаются, то

p=0 и
8
Для оценки согласованности
прогнозов рассматривают варианты возможного
расположения доверительных интервалов.
Например, для двух прогнозов
экстраполяционного и экспертного возможно
следующее взаимное расположение
доверительных интервалов.
9
10
11
12
Основное правило непротиворечивости
прогноза:
результаты их являются согласованными,
если значение принадлежит общей области.
На рисунке А доверительный интервал
одного прогноза охватывает доверительный
интервал другого. На рисунке Б имеет место
пересечение интервалов. На рисунке В
полное противоречие результатов.
13
Априорную точность прогноза связывают с
размером доверительного интервала.
Модель, дающая более узкий
доверительный интервал при одной и той
же доверительной вероятности является
более точной.
14
Для точной оценки прогнозов
используют такие характеристики как:

Средняя и относительная ошибка.

Средне линейное отклонение.

Оценка стандартной ошибки.

Корреляционные отношения.

Критерий Фишера.
15
Проверка модели
(методики прогнозирования)
может осуществляться на основе так называемого
ретроспективного прогноза, т.е. когда
прогнозирование осуществляется для
некоторого момента времени в прошлом, для
которого уже имеются фактические данные.
При этом существующая информация делится
на две части:
1.
охватывающая более ранние периоды, служит
для оценивания параметров прогностической
модели;
2.
более поздние данные рассматриваются как
реализация соответствующих
прогностических оценок.
16
Для оценки качества прогнозов
имеется характеристика надежности прогноза,
определяется вероятностью наступления
прогнозируемого события, т.е. реализации
соответствующей прогностической оценки.
Чем она выше, тем выше надежность.
Оценка прогноза может проводиться
субъективно (экспертное прогнозирование),
либо связывается с доверительными
интервалами прогноза, если последний,
основан на статистической модели.
17





На процесс выбора модели влияет весь
комплекс условий, в которых получены
фактические и расчетные значения
показателей:
стабильность социально-экономических
факторов, влияющих на изучаемый
объект;
информативность факторных признаков
по отношению к результативному
показателю;
достоверность информации;
репрезентативность выборки;
адекватность способа построения модели.
18
2. Синтез прогнозов
Условия непротиворечивости прогнозных
результатов выполнены в случае
возможности реализации процедуры
синтеза, сущность которой состоит в
том, что определяется
средневзвешенный результат прогноза,
полученного различными методами с
учетом их достоверности. Чем менее
достоверен результат, тем меньше его
вес, т. е. вклад в окончательный прогноз.
19
Далее строится синтезирующая оценка
прогноза, которой является линейная
комбинация:
У = fi * yi ,
где
yi - значение частного i – го прогноза;
fi – вес i-го прогноза.
Таким образом, получают комбинированный
прогноз, который предполагает синтез
прогнозов.
20
СПАСИБО ЗА
ВНИМАНИЕ