Оценка качества прогнозов

Задача становится гораздо более сложной, когда возникает необходимость оценить будущие значения независимых переменных до того, как спрогнозировать значения зависимой переменной, — это типичная ситуация при построении прогнозов.

Относительная ошибка прогноза (RFE) определяется как (уГ+р ~ Ут+Р)/Уг+Р’ т¦ е- как ошибка прогноза, деленная на действительное значение переменной. Ее можно применять как для оценки прогноза абсолютных значений, так и для оценки прогноза приростов. В первом случае используются сами значения ут+р и ут+р. Во втором случае вместо них используются предсказываемый и действительный прирост в прогнозный период Ауг+р и Аут+р, где Аут+р = (уг+р — Утgt; и Дут+р = (ут+р — ут). Вывод для показателя абсолютных значений часто является слишком слабым. Если переменная* медленно изменяется во времени, то трудно сделать большую относительную ошибку при ее прогнозе. Соответствующий

* оз — ошибочный знак Источник: Pitayanon, 1987.

показатель приростов служит лучшим индикатором и часто является более адекватным в реальных задачах.

Оба варианта показателя проиллюстрированы в табл. 10.2 на примере построения прогноза численности занятых. Прогноз численности занятых — это попытка оценить, каков будет спрос на различные виды рабочей силы в заданный момент времени, с целью определить, сколько работников должны к этому времени получить соответствующую подготовку или образование. Такой прогноз регулярно делается плановиками в развивающихся странах, и он обычно приводит к большим ошибкам по причинам, связанным с особенностями рынка труда, которые здесь для нас несущественны.

Прогнозы были сделаны по видам рабочей силы, выделенным в соответствии с ее десятичной классификацией, на 1976 г. (с базовым 1972 г.). Как видно из табл. 10.2, прогнозы абсолютных значений выглядят вполне удовлетворительными — самая большая относительная ошибка прогноза равна 30%, что неудивительно, поскольку занятость не может сильно измениться всего за четыре года. Действительно, если бы в качестве прогноза на 1976 г. были взяты значения показателя в 1972 г., то самая большая относительная ошибка прогноза составляла бы всего 21%. С другой стороны, прогнозы приростов, которые гораздо более важны для политиков, мало чего стоят: два из них имеют неправильный знак, а большинство оставшихся имеют относительные ошибки, превышающие 100%.