Концепцията за надеждност и точност на прогнозите. Точността на прогнозата се оценява от големината на прогнозната грешка
Точността на прогнозата се оценява от големината на прогнозната грешка - разликата между прогнозата и действителната стойност на изследвания показател. Такъв подход е възможен, когато водещият период вече е приключил и изследователят разполага с действителните стойности на променливата и когато прогнозата се извършва за някакъв момент от миналото, за който са налични действителни данни.
Като мерки за точност на прогнозата се използват различни индикатори, които ще бъдат разгледани по-долу.
Проверката на точността на една единствена прогноза казва малко на изследователя, тъй като много фактори влияят върху формирането на изследваното явление. Следователно пълното съвпадение или значително несъответствие между прогнозата и нейното изпълнение може да бъде резултат от благоприятно или неблагоприятно стечение на обстоятелствата. Добра единична прогноза може да се получи и от лош модел. Затова се въвеждат качествени показатели за точност на прогнозата. За качеството на прогнозите може да се съди само от съвкупността от сравнения на прогнози и техните реализации. Най-простата мярка за качество на прогнозата е съотношението на броя на случаите, при които действителната реализация е покрита от интервална прогноза към общия брой прогнози:
където p е броят на прогнозите, потвърдени от действителни данни; q е броят на прогнозите, които не са подкрепени от действителни данни.
Проверката на качеството на точковите прогнози се извършва чрез редица статистически характеристики, предложени от G. Theil. В същото време се считат показатели за качеството и точността на прогнозите, при условие че изследователят има информация за истинските стойности на показателите, които е прогнозирал. В практическата работа точността на прогнозата трябва да се оцени, когато прогнозният хоризонт все още не е достигнат и истинската стойностпрогнозираният процент е неизвестен.
На практика за оценка на прогностичните свойства на модела най-широко се използват два вида тестове: първият се основава на оценката на грешките в ретроспективните прогнози на модела, а вторият се основава на оценката на грешките в проспективните прогнози.
Ретроспективните прогнози включват вътрешни (ex-post) и извънбазови (ex-post) прогнози. Вътрешнобазовите прогнози се описват въз основа на реални начални условия и стойности на екзогенни променливи в прогнозния период, чиито закономерности са отразени в параметрите на модела. Взаимовръзките на променливите в извънбазовите прогнози за този период не се вземат предвид в параметрите. Тези прогнози се основават на предварителна информация за началните условия и прогнозата на екзогенни променливи. Ето защо за оценката на прогнозните модели най-интересни са проспективните (предварителни) прогнози, но е необходимо време за тяхното сравняване, за да се получи реална информация в прогнозния период.
Надеждността на прогнозата се определя от вероятността прогнозираният индикатор да приеме подходящата стойност. Колкото по-висока е тази вероятност, толкова по-висока е надеждността на прогнозата.
Вероятността за прогноза може да се оцени с помощта на експертни оценки или доверителни интервали.
Концепциите за точност и надеждност на прогнозите, свързани с доверителните интервали, са до голяма степен условни показатели. Те могат да се използват, когато прогнозният модел има силна теоретична обосновка и спецификацията на моделите е правилна.
Тъй като няма универсални критерии за точност и надеждност на прогнозите, когато се оценяват прогнозните свойства на моделите, е препоръчително да се сравнява точността на прогнозите, получени с помощта на различни модели. В този случай може да има три подхода за оценка на точността: 1)теоретични доверителни интервали на прогнозата, определени от характеристиките на точността на модела; 2) емпирично оценена точност на ретроспективните прогнози; 3) оценка на грешките на проспективните прогнози, въведени в модела.
Нека разгледаме мерките за точност на прогнозата и качествените показатели за грешките в прогнозата. 12.2.