Тема 11. Критерії точності і надійності прогнозів.

Критерії точності і надійності прогнозів

Питання теми

1. Поняття точності прогнозу.

2. Перевірка якості прогнозів

3. Поняття надійності прогнозу.

Основні терміни теми: точність прогнозу, надійність прогнозу, якість прогнозу.

1. Поняття точності прогнозу

Точність і надійність прогнозів – широко розповсюджені в прогностичній літературі терміни, зміст яких, як це представляється на перший погляд, цілком очевидний. Однак зміст цих термінів часто тлумачиться досить суб'єктивно. Нерідкі випадки, коли одне поняття підмінюється іншим. У всякому разі ми тут маємо справу скоріше з інтуїтивним розумінням, чим з більш-менш строгим визначенням даних категорій.

Про точність прогнозу прийнято судити за величиною погрішності (помилки) прогнозу – різниці між прогнозованим і фактичним значенням (реалізацією) досліджуваної змінної. Однак такий підхід до оцінки точності можливий тільки в двох випадках. По-перше, коли період попередження вже закінчився і дослідник має фактичні значення змінної. При короткостроковому прогнозуванні це цілком реально. По-друге, коли прогноз розробляється ретроспективно, тобто прогнозування здійснюється для деякого моменту часу в минулому, для якого вже маються фактичні дані. При цьому наявна інформація поділяється на дві частини. Одна з них, що охоплює більш ранні дані, служить для оцінювання параметрів прогностичної моделі, а більш пізні дані розглядаються як реалізації відповідних прогностичних оцінок. Отримані ретроспективно помилки прогнозу якоюсь мірою характеризують точність застосованої методики прогнозування і можуть виявитися корисними при зіставленні декількох методів. У той же час, величину помилки ретроспективного прогнозу не можна розглядати як остаточний доказ придатності чи, навпаки, непридатності застосовуваного методу прогнозування. До неї варто ставитися з відомою обережністю і при її застосуванні як міру точності необхідно враховувати, що вона отримана при використанні лише частини наявних даних. Однак ця міра точності має більшу наочність і у всякому разі теоретично більш надійна, чим погрішність прогнозу, обчислена для періоду, характеристики якого вже були використані при оцінюванні параметрів моделі. В останньому випадку погрішності, як правило, будуть незначні і мало залежні від теоретичної обґрунтованості застосованої для прогнозування моделі. Точність же прогнозів буде перебільшеною і навіть ілюзорною.

У зв'язку з перевіркою точності прогнозів необхідно зробити ще одне зауваження. Так, якщо для ретроспективного прогнозування застосовується модель, що містить одну або кілька екзогенних змінних, то точність прогнозу буде значною мірою залежати від того, наскільки точно визначені значення цих змінних на період попередження. При цьому можливі два шляхи: скористатися фактичними значеннями екзогенних змінних (так званий прогноз ex post) і очікуваними їхніми значеннями (так званий прогноз ex ante). Природно, що точність прогнозу ex post, яку, як правило, і одержують при перевірці, буде вище, ніж прогноз ex ante, оскільки в першому випадку буде виключений вплив погрішності, що спотворює значення екзогенних змінних.

Перевірка точності одного прогнозу мало що може сказати досліднику. Справді, на формування досліджуваного явища впливає безліч різноманітних факторів, тому повний збіг або значна розбіжність прогнозу і його реалізації може бути наслідком просто особливо сприятливих (або несприятливих) збігів обставин. Одиничний гарний прогноз може бути отриманий і по поганій моделі, і навпаки. Звідси випливає, що про якість прогнозів застосовуваних методик і моделей можна судити лише по сукупності зіставлень прогнозів і їхніх реалізацій.