Эконометрическое прогнозирование, виды прогнозов. Средняя погрешность прогнозирования.

Эконометрическое прогнозирование основано на принципах экономической теории и статистики: расчет показателей прогноза осуществляется на основе статистических оценочных коэффициентов при одной или нескольких экономических переменных, выступающих в качестве прогнозных факторов; позволяет рассмотреть одновременное изменение нескольких переменных, влияющих на показатели прогноза.

Наиболее распространенные методы пронозирования:

• Трендовый метод, предполагающий зависимость некоторых групп доходов и расходов лишь от фактора времени, исходит из постоянных темпов изменений (тренд постоянных темпов роста) или постоянных абсолютных изменений (линейный временной тренд). Недостатком данного метода является игнорирование экономических, демографических и других факторов.
• Метод экспертных оценок предполагает обобщение и математическую обработку оценок специалистов-экспертов по определенному вопросу. Эффективность этого метода зависит от профессионализма и компетентности экспертов. Такое прогнозирование может быть достаточно точным, однако экспертные оценки носят субъективный характер, зависят от "ощущений" эксперта и не всегда поддаются рациональному объяснению.
  
  
  

Прогнозы делятся (условно)

· по срокам: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, дальнесрочные;

· по масштабу: частные, местные, региональные, отраслевые, страновые, мировые (глобальные).

· по ответственности (авторству): личные, на уровне предприятия (организации), на уровне государственных органов.

· точечные (получается подстановкой в модель (уравнение тренда) соответствующего значения фактора времени) и интервальные прогнозы (строятся на основе точечных прогнозов; доверительным интервалом называется такой интервал, относительно которого можно с заранее выбранной вероятностью утверждать, что он содержит значение прогнозируемого показателя0.

Основные методы оценки качества прогноза

Средняя ошибка прогноза показывает, на сколько в среднем будут отличаться фактические значения от расчетных при большом числе прогнозов. Для оценки качества прогноза учитывают следующие виды ошибок:

- ME — Средняя ошибка (MeanError);

- МАЕ — Средняя абсолютная ошибка (MeanAbsoluteError);

- MSE — Среднеквадратическая ошибка (MeanSquaredError);

- MPE — Средняяпроцентнаяошибка (Mean Percentage Error);

- MAPE — Средняя абсолютная процентная ошибка (MeanAbsolutePercentageError).

Наибольшее распространение для оценки качества прогноза получила средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE), отображающая среднеарифметическую относительную погрешность на прогнозируемом интервале.

Абсолютная ошибка прогноза может быть определена как разница между фактическим значением (у) и прогнозом (у *):

Среднее абсолютное значение ошибки составит:

Среднеквадратическая ошибка прогноза рассчитывается по формуле

Абсолютная ошибка прогноза ЛПР может быть выражена в процентах относительно фактических значений показателя следующим образом:

а средняя относительная ошибка (ошибка аппроксимации) рассчитывается как