Основы теории прогнозирования

Введение

О прогнозировании в наше время говорят достаточно часто. Оно у многих на слуху. Так одни люди занимаются прогнозированием котировок валют, другие — экономико-политической ситуации в стране, третьи — продаж пива. Прогнозы всплывают каждый день в том или ином виде в различных средствах массовой информации и дезинформации, при этом многие из них уже на следующий день забываются и не сбываются никогда.

Вообще методы прогнозирования многообразны. Не думайте, что прогнозирование — это статистика. Не подумайте, что прогнозирование — это эконометрика. Не надумайте, что прогнозирование — это математика. Прогнозирование — это уже давно значительно больше и обширней всего этого. Это уже самостоятельная дисциплина. В каких-то условиях действительно имеет смысл прибегнуть к методам математической статистики, в других — к эконометрике, в третьих — вообще к экспертным методам. Вариантов того, как именно дать прогноз — множество, условий, в которых нужно дать прогноз — мириады. Главное же, что отделяет прогнозирование от остальных дисциплин — это взгляд в будущее.

Именно взглядом в будущее прогнозист и отличается от всех прочих аналитиков и исследователей. Прогнозист не может успокоиться, если модель просто хорошо описала данные, он должен быть уверен в том, что модель даст точный прогноз. Он считает, что главный критерий полезности модели — умение предсказывать. Статистические свойства модели для него важны, но не критичны. Объяснение причин произошедших событий — полезны, но не являются самоцелью. Какой смысл размышлять о социально-экономической ситуации, вздыхать о том, что всё плохо или всё хорошо, если эксперт не может точно сказать, что нас ждёт в будущем и что с этим можно сделать?

Кстати, а вы знали, что из всех прогнозов, которые даются в открытую видными экономистами / журналистами / политиками / чиновниками / …, сбывается в лучшем случае процентов пять? Объясняется это либо тем, что люди, давая такие прогнозы, пытаются произвести впечатление на «народ», либо тем, что эти самые эксперты просто не умеют прогнозировать.

К слову, несколько лет назад журнал «The Economist» провёл эксперимент. Они попросили дать экспертный прогноз по социально-экономической ситуации в Великобритании несколько разных групп людей. В первой были лорды, во второй — топ-менеджеры крупных компаний, в третью входили рядовые аналитики, а в четвёртую — обыкновенные уборщики. Как вы думаете, какая из этих групп дала наиболее точный прогноз? Четвёртая! И произошло это, как говорит Пол Гудвин (Paul Goodwin) из-за того, что люди, обременённые знаниями и опытом, излишне усложнили свой прогноз. А, как показали многие эксперименты (например, M3-Competition) более сложный прогноз не обязательно будет более точным.

В общем, прогнозирование — это очень интересная, но при этом и достаточно сложная дисциплина.

Сразу оговорюсь здесь и далее, когда речь заходит о рядах данных, я в первую очередь буду иметь в виду временные ряды. Пространство лично мне не так интересно, как время.

Не будем вдаваться в длительные разъяснения того, что такое прогнозирование, каковы его субъекты / объекты, каким бывает и прочее. На все эти вопросы можно найти ответы во многих учебниках по прогнозированию (в том числе и в нашем: Том 1, Том 2).

Однако есть один важный элемент касаемо прогнозирования, который не все понимают. Даже некоторые специалисты в этой области не отдают этому отчёт. Прогнозирование нужно не для того, чтобы точно сказать, что именно нас ждёт завтра. Зачастую этого просто невозможно сделать. Нет, например, никакой реальной возможности сказать, какой точно будет температура воздуха завтра в 14.37, или сколько мы продадим валенков на следующей неделе. Что можно сделать, используя методы прогнозирования, — так это снизить неопределённость. Если в ваших руках есть прогноз погоды, то на основе него вы можете решить, что надевать. Если у вас есть прогноз продаж, то вы можете запастись нужным количеством валенок, для того, чтобы заработать больше. Конечно же, прогноз не гарантирует, что завтра в 14.37 будет солнечно, температура будет +24 градус по Цельсию, а продадите вы ровно 53 валенка, но без прогноза, принять правильное решение о том, что надевать по крайней мере достаточно затруднительно (к слову, прогноз из головы человека — это тоже прогноз). Так что по большому счёту главная задача прогнозирования — это снижение неопределённости.

Данный учебник организован нестандартно (так как это современное прогнозирование). Мы будем изучать модели и методы прогнозирования последовательно по уровню инерционности изучаемого процесса. После основ теории прогнозирования и рассмотрения инструментария прогнозистов, обратимся к моделям более высокого уровня инерционности (простейшие методы прогнозирования, ETS, ARIMA, регрессии), затем перейдём к моделям среднего уровня инерционности (сезонные модели), за ними — низкого уровня (модели высокочастотных данных), после — сверх-низкого уровня (целочисленные данные). За всем этим последуют главы о комбинировании, пространственных и временных иерархия и, наконец, о том, как прогнозировать новые продукты.

Эта глава включает в себя следующие параграфы:

  1. Базовые принципы прогнозирования. Наука;
  2. Базовые принципы прогнозирования. Практика;
  3. Системы и модели;
  4. Измерение и шкалы;
  5. Виды прогнозируемых процессов;
  6. Уровни и сроки прогнозирования.

Ну, и фраза для затравки и создания настроения:

Future is not what it used to be
Spyros Makridakis

Добавить комментарий