Качественная оценка прогноза

Класс	Степень надежности	Доверительная вероятность (p=1-)
A	практически достоверный	0,9972
B	с малым риском	не менее 0,95
C	со средним риском	не менее 0,8
D	с повышенным риском	не менее 0,6
E	азартные выводы	менее 0,6

 

О степени же погрешности прогнозных расчетов судят по разнице между прогнозным и фактическим значением (реализацией) показателя. Эта разница определяется, когда:

1.    Период упреждения завершился, и организатор прогноза имеет в своем распоряжении фактические величины прогнозируемого показателя;

2.    Осуществляется ретроспективное прогнозирование, по которому имеются фактические данные. Ретрооценки обычно используются для проверки методики прогнозирования. Если в ретроспективном прогнозировании используется модель, содержащая экзогенную переменную (ее величина определяется вне прогнозной модели), то погрешность прогнозных расчетов будет зависеть от точности значений указанной переменной, определенной на период упреждения. При этом можно воспользоваться как фактическими значениями предикторов (называемыми апостериорным прогнозом), так и ожидаемыми (называемыми априорным прогнозом).

 

На погрешность прогнозных расчетов существенное влияние оказывает адекватность модели прогнозирования, т.е. ее соответствие изучаемому объекту по достоверности и точности. Отметим, что точность модели характеризуется ожидаемой величиной отклонения расчетного показателя от фактического, причем небольшое отклонение вовсе не гарантирует адекватности прогнозной модели.

 

Проблема состоит в том, что точность в подавляющем большинстве случаев определяется формальными методами на основании выборочных данных. Однако здесь может оказаться неучтенным какой-либо трудноизмеримый фактор, например, воздействие научно-технического прогресса на структуру взаимосвязей между показателями, используемыми в прогнозе. Таким образом, исследование адекватности модели, кроме оценки ее ожидаемой точности, предполагает содержательный анализ объекта прогнозирования с учетом закономерностей изменения его основных факторов развития, многие из которых не поддаются количественной оценке. Практически проверка адекватности прогнозной модели сводится к анализу причин расхождений расчетных и фактических значений исследуемого показателя. На величину расхождений, влияют такие причины, как:

1.    Стабильность (нестабильность) неизмеряемых социально-экономических факторов, определяющих структуру взаимосвязей между показателями;

2.    Информативность существенных предикторов по отношению к результативному показателю;

3.    Достоверность информации, проверка которой осуществляется посредством содержательного анализа данных и контроля согласованности величин исходных показателей;

4.    Репрезентативность (представительность) выборочных исходных данных;

5.    Адекватность способа построения модели прогнозирования.

 

Если оказывается, что первые четыре причины не играют существенной роли в формировании отклонений расчетных и фактических показателей, то необходимо пересмотреть всю методику моделирования. При этом известно около десяти методов верификации прогнозов (их проверки на достоверность, точность и обоснованность). Для практических же целей можно воспользоваться методикой (табл. 3.2), в которой используется принцип инверсной верификации, подразумевающей проверку адекватности прогнозной модели на периоде ретроспекции.

 

Таблица 3.2