MIARY DOKŁADNOŚCI PROGNOZ (na egzamin!!!!!!!!!!!!!!!) MIARY DOKŁADNOŚCI PROGNOZ EX POST Mierniki ex ante - spodziewane odchylenie danych rzeczywistych od prognozy (lub odwrotnie). (wariancja prognozy, błąd predykcji czyli pierwiastek z prognozy); Mierniki ex post - gdy mamy dane rzeczywiste i prognozy wygasłe, (już coś prognozowaliśmy a teraz wiemy jak się faktycznie wartości zjawiska ukształtowały), możemy obliczyć faktyczne błędy; Błąd prognozy określa się jako:
E = Yt - Yt* , t n
gdzie:
Yt - zmienna prognozowana Y w czasie t n
Yt* - prognoza zmiennej Y na czas t n
n - liczba obserwacji szeregu czasowego użytych do wyznaczenia prognozy
Błędy ex ante i ex post
Przeciętny błąd prognozy (ME - mean error): (ex post)
ME= gdzie: = yi - , (i = 1, . . . ,n) reszty modelu yi, (i = 1 , . . . ,n) kolejne zaobserwowane realizacje zmiennej prognozowanej , (i = 1 , . . . ,n) wartości teoretyczne wynikające z modelu prognostycznego Suma różnic prognoz i danych statystycznych przez ich ilość - średnia arytmetyczna. Czy prognoza jest obciążona czy nie. Gdy wartość bliska 0, błędy dodatnie i ujemne kompensują się, nie jest wtedy błędem systematycznym. Przeciętny bezwzględny błąd prognozy (mean absolut error): MAE=
gdzie: yi, (i = 1 , . . . ,n) kolejne zaobserwowane realizacje zmiennej prognozowanej , (t = 1 , . . . ,n) wartości teoretyczne wynikające z modelu prognostycznego
- błąd prognozy, t = 1, . . . N
N - liczba dokonanych prognoz, tzn. liczba okresów dla których sporządzono prognozę
Średnia z wartości modułu błędów. Miara prosta, informuje o ile przeciętnie odchylają się prognozy od wartości rzeczywistych. Przeciętny względny błąd procentowy (mean percentage error): MPE = 1/n ΣPE
gdzie: PE - błąd względny prognozy, n - liczba dokonanych prognoz, tzn. liczba okresów dla których sporządzono prognozę ( t=1,…,n)
Służy do określenia obciążoności prognoz. Przeciętny bezwzględny błąd procentowy (mean absolut percentage error): MAPE = 100 ,( ¹0)
gdzie: yt, (t = 1 , . . . ,n) kolejne zaobserwowane realizacje zmiennej prognozowanej - błąd prognozy, t = 1, . . . N n - liczba dokonanych prognoz, tzn. liczba okresów dla których sporządzono prognozę
(…)
… co do kierunku wsp. kierunkowy, czy tendencja spadkowa czy wzrostowa i wielkości parametrów;
zgodność z teorią i naszą wiedzą o zjawisku;
statystyczna:
istotność parametrów funkcji;
współczynnik zmienności losowej;
współczynnik determinacji lub zbieżności;
składnik losowy (autokorelacja, losowości, symetria, stacjonarność).
Zasady budowy prognoz ekonometrycznych:
zasada predykcji nieobciążonej (wielokrotne…
…
- wyszczególnienie zmiennych; (określamy zmienne Y podlegające prognozowaniu i listę zmiennych objaśniających X) potrzebnych do modelu
- zbieranie informacji ( materiał statystyczny o Y i X)
- wybór postaci analitycznej modelu (konstrukcja modelu) - (jeżeli jedno równanie to czy linia prosta czy jakieś inne)
- estymacja parametrów strukturalnych i stochastycznych - dokonanie obliczeń; parametry a i b w równaniu prostej (strukturalne), stochastyczne to są odchylenia, przeciętne odchylenia danych rzeczywistych od prognozy, błędy szacunku parametrów;
- weryfikacja statystyczna i ogólnoekonomiczna
- budowa prognozy. Wybór modelu ekonometrycznego - problemy do rozwiązania:
dobór zmiennych objaśniających; wybór postaci analitycznej modelu;
estymacja parametrów modelu; weryfikacja modelu;
wyznaczenie wartości zmiennych objaśniających; wybór zasady zgodnie z którą budujemy prognozę;
zastosowanie modelu np. do skonstruowania prognozy.
Klasyfikacja modeli ekonometrycznych
Z poznawczego punktu widzenia:
modele przyczynowo-opisowe;
modele symptomatyczne;
modele tendencji rozwojowej;
Ze względu na powiązania zmiennych endogenicznych:
modele proste, Y1 Y2 Y3 rekurencyjne Y1 Y2 Y3 o równaniach współzależnych Y1 Y2 Y3…
... zobacz całą notatkę
Komentarze użytkowników (0)