Общий вопрос по прогнозированию

5 сообщений / 0 новых
Последнее сообщение
Общий вопрос по прогнозированию

Добрый день!

Есть задача (в широком смысле она учебная, но основывается на реальных данных, которые можно проверить в дальнейшем), спрогнозировать на 2-3 отрезка времени вперед. Исходных данных, к сожалению, крайне мало (есть 6 значений - по одному на отрезок времени = 1 году).

Кроме скудности исходных данных, а также вопросов влияния факторов: речь идет о выходе оборудования на рынок и, например, по исходным данным выходит, что в 2012 году был достаточно весомый спад - [вопрос № 1] нужно ли его учитывать, или аналитически найти коэффициент, чтобы как то убрать влияние кризиса (а именно это, по предположению, стало причиной спада), или рассчитывать с учетом тех данных, что есть, но это же, в свою очередь, приведет к общему снижению прогнозируемых значений. Хотя, с другой стороны, также нужно как то учитывать и возможность дальнейших кризисов или т.п., что может привести к новому спаду.

И ещё одна проблема беспокоит. Я использую Стьюдента, экспоненциальное сглаживание, авторегрессию и скользящее среднее - прогноз на один период вперед - не проблема, всё нормально получается. А вот дальше - беда. Второй, третий и все последующие периоды получаются одинаковыми, из-за использования в расчетах кроме реальных данных, ещё и прогнозных. Я вообще правильно поняла метод? [вопрос № 2] Как рассчитывать прогноз на 2-3 периода вперед?

И последнее, касательно MAPE. Кроме применения, как описано в вашей диссертации (кстати, огромное человеческое спасибо за то, что выложили её!), почему нельзя, подставив реальные данные, а также,  [вопрос № 3] методом перебора прогнозируемую величину, по % MAPE понять, какой прогноз наиболее достоверный?

Заранее благодарю за ответы, извините, если немного сумбурно получилось - при необходимости сделаю пояснения.

Про MAPE - что то я не то

Про MAPE - что то я не то сморозила, вопрос снимается)

Добрый день! За слова о

Добрый день! За слова о диссертации спасибо, мне приятно.

Quote:
[вопрос № 1] нужно ли его учитывать, или аналитически найти коэффициент, чтобы как то убрать влияние кризиса (а именно это, по предположению, стало причиной спада)

Статистические модели, а вы пока перечислили только их, плохо работают с «кризисами», т.е. с аномалиями на кратком промежутке времени, так что, на мой взгляд, кризисный результат лучше «сгладить». Кроме того, предсказать мало-мальски точно период кризиса мы с вами не можем. Этого не могут куда более серьезные граждане с куда большим объемом данных. Мне только странно, что кризис у вас пришелся на 2012 год, тогда как он был в период 2008-2009. Это особенности отрасли?

Quote:
прогноз на один период вперед - не проблема, всё нормально получается

Я так понимаю, что получается цифра, которая вам самой нравится и которая даже визуально «похожа» на сценарий развития событий (например, учитывает общий тренд и т.д.). Но если в 2015 году будет резкое изменение по факту, то тот же самый прогноз уже нельзя будет считать нормальным. Так что при оценке прогнозных значений лучше писать, что «похоже на правду, если ничего кардинального не случится».

Quote:
[вопрос № 2] Как рассчитывать прогноз на 2-3 периода вперед?

Есть два подхода.

  1. Делать модель, которая разом прогнозирует несколько значений вперед, т.е. [Z(t+1), Z(t+2), Z(t+3),…] = f(Z(t), Z(t-1), Z(t-2),…). В вашем случае это почти невозможно, так как очень мало исходных значений.
  2. Делать итеративный прогноз (как вы и делаете), когда для получения Z(t+2),считаем прогноз в точке Z(t+1) известным по результатам решенной на предыдущем шаге задачи.

Шесть значений, конечно, очень мало, чтобы сделать приемлемый прогноз на 2-3 года вперед. Задача, прямо-таки, утопическая, но для учебы, наверное, как раз подходящая.

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

Добрый день!

Добрый день!

Появился ещё один вопрос, касательно той же таматики.

Имеющиеся исходные данные были взяты с отсчетом в 1 год (т.е. первый год - z1, второй год - z2 и т.д.). В целом, никакой глобальной привязки именно к этой цифре, в отрасли нет. Как и к сезонности в чистом виде (минимальный, не значительный, спад летом, проскольку многие в отпусках), и к чему-либо другому.

Понимаю, что исходных данных для консультации мало. Что имеем.

Допустимо ли (и как это скажется, например, на достоверности прогноза), произвольно взять значения в более узких интервалах. Например, квартал? (возможность для этого есть - каждая исходная величина привязана к своей точной дате).

Будет ли от этого хорошо (больше значений, проще с ними работать), или наоборот (пострадает конечный прогноз)?

 

И ещё маленький вопросик, в основном, для общего развития (если не ошибаюсь, Вы об этом когда то писали).

Я правильно понимаю, что всё составление прогнозов в рамках статистических моделей (и, наверно, почти всегда и в остальных), предусматривает аналогичные исходные условия (экономический спад/подъем, например). Т.к. если бы я в рамках своей задачи с достойной точностью спрогнозировала бы, например, очередной экономический кризис, то именно это и было бы ценно, а не мои дальнейшие выводы касательно узкой специализации.))

Дело в том, что специалисты моей области (но не имеющие отношения к прогнозированию), на всех конференциях начинают спрашивать одно и то же: "а что если..." (в общем, из оперы "а вдруг война") и недоумевают зачем делать прогноз, если завтра курс доллара поднимется (например), или будет принят новый закон (принципиальный для отрасли, конечно) и прогноз перестанет быть актуальным.

Приходится, в конечном итоге, для людей, которые в этом и вовсе не разбираются, на примере огромной формулы, показывать на один из коэффициентов и говорить, что (фактически) это волшебный коэффициент и с помощью него всё и расчитывается.

Но что то меня понесло. Есть ли возможность сделать прогноз устойчивым к изменениям, или что вообще в таких случаях делается? Как объяснить расхождение результата прогноза и реальность (при изменениях извне) (особенно, это касается статей, в которых ничего не исправить)...

 

Заранее благодарю за ответ.

С уважением, Екатерина

Добрый день! Вы снова с вами

Добрый день! Вы снова с вами и мне нравится читать ваши вопросы, очень ярко пишите.

Quote:
Допустимо ли (и как это скажется, например, на достоверности прогноза), произвольно взять значения в более узких интервалах. Например, квартал?

На мой взгляд, это зависит от рядм. Наверное, если нужен годовой прогноз, то я бы начала с того, что анализировала именно годовые значения, а не квартальные. Однако если бы у меня не вышло достоверного результата, то пришлось бы лезть в квартальные значения и пытаться «понять логику» временного ряда. Иногда, самые эффективные идеи о моделировании ко мне приходят тогда, когда я просто глазами смотрю на временной ряд. Боюсь, тут я вам помочь не смогу, придется вам самой копаться в значениях и пытаться строить прогноз.

Quote:
если бы я в рамках своей задачи с достойной точностью спрогнозировала бы, например, очередной экономический кризис

Допустим, что вы действительно решили сложную задачу. И кто бы вам поверил? Никто, даже если бы вы обосновали это очень сложными выкладками. Вспомните 2008 год, когда в начале года из 500 консалтинговых компаний кризис предсказывали только 3-4, то есть на уровне статистической погрешности кризис можно было отмести. А он наступил! И все эти 500 компаний были мировыми авторитетами.

Quote:
дело в том, что специалисты моей области (но не имеющие отношения к прогнозированию), на всех конференциях начинают спрашивать одно и то же: "а что если..." (в общем, из оперы "а вдруг война") и недоумевают зачем делать прогноз, если завтра курс доллара поднимется (например), или будет принят новый закон (принципиальный для отрасли, конечно) и прогноз перестанет быть актуальным.

Мне это хорошо знакомо. Им (специалистам) кажется, что они своими «что, если…» могут перебрать в голове 10 000 сценариев. Но это лишь иллюзия! Сценарии и зависимости в больших объемах данных и сложных системах математика находит куда эффективнее просто головного перебора «что, если». Есть, кстати, такие модели прогнозирования, построенные на сценарном анализе. Если бы их «что, если» работало безупречно, то и самолеты с ракетами строили бы «на глазок».

То, о чем вы говорите, на мой взгляд, называется адаптивность. То есть математическая зависимость для прогноза (модель) имеет внутри себя, например, показатель «плановый курс доллара на период». И вот как только этот показатель меняется, то можно смело пересчитывать прогноз и получать новый прогноз. И это нормально! Если меняется текущая ситуация, то совершенно очевидно, что необходимо вносить изменения в прогноз и, как следствие, план действий. Можете так и говорить, что, мол, моя модель адаптивная, как только меняются значения тех или иных параметров, она выдает новый прогноз.

Зачем нужен прогноз? Это вопрос, скорее, риторический. Прогноз нужен для планирования, а без планирования экономика не работает или работает неэффективно.

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

2010 - 2018 © Математическое бюро

Все права защищены в соответствии с законодательством РФ

При полном или частичном использовании материалов ссылка на сайт обязательна