Статьи

Версия для печати

Все статьи | Статьи за 2011 год | Статьи из номера N5 / 2011

Построение прогнозов с вероятностными интервалами

Черемушкин С. В.,

(Дополнение к статье Черемушкин C.В. "Прогнозирование экономических временных рядов на основе анализа интервенций")

 

Цель метода: Прогнозы могут быть точечными или интервальными. Точечный прогноз сводится к единичным значениям интересующего нас показателя для каждого будущего момента времени. Такой прогноз никогда не сбывается в точности, поскольку на динамику показателя действует множество различных факторов, отклоняющих его значения от некоторых устойчивых функций, таких как линия тренда или функция сезонности. Большинство экономических переменных содержит вероятностную, случайную составляющую. Случайное или, как его еще называют, стохастическое поведение переменных может быть связано либо с алеаторной природой исследуемой переменной, либо с неопределенностью, отсутствием знания о причинах и факторах, определяющих ее поведение. Поскольку будущее никто не может знать заранее, элемент неопределенности присутствует в любых прогнозах. Однако при этом информация о степени имеющейся неопределенности, заложенной в прогнозе, может быть полезна при принятии решений. Поэтому принято строить прогнозы с вероятностными интервалами, которые представляют собой закрашенные области в обе стороны от линии точечного прогноза, соответствующие определенному уровню вероятности. Обычно строится несколько вероятностных интервалов, например, 30%, 50%, 70%, 90%. Такой прогноз будет более полный, чем точечный прогноз. Он раскрывает не только наиболее вероятные или математически ожидаемые значения будущей переменной, но и границы прогнозных интервалов с заданной степень вероятности. Внешний вероятностный интервал устанавливается для 90% или 95% вероятности. Т.е. если берется 95% вероятности, это означает, что выход переменной за закрашенную область на графике не превышает 5%.

Краткое изложение методологии: Для построения вероятностных интервалов требуется знать вероятностные закономерности, лежащие в основе поведения прогнозируемой переменной. Вероятностные закономерности описываются, прежде всего, вероятностным распределением переменной. Чтобы узнать тип и характеристики вероятностного распределения используются временной ряд исторических данных достаточной продолжительности. Кроме того, тип распределения зависит от характера решаемой задачи. Во многих случаях используется нормальное вероятностное распределение. В данном примере также будет использовано нормальное вероятностное распределение. На практике тип распределения требуется подбирать особенно внимательно, поскольку от этого зависит достоверность и точность вероятностного прогноза. Неверный тип распределения может сильно исказить прогноз.

Отдельные номера журналов Вы можете купить на сайте www.5B.ru
Оформление подписки на журнал: http://dis.ru/e-store/subscription/



Все права принадлежат Издательству «Финпресс» Полное или частичное воспроизведение или размножение каким-либо способом материалов допускается только с письменного разрешения Издательства «Финпресс».