Dokładność prognoz

Jak mierzona jest dokładność prognoz?

Ponieważ prognozowane wartości dotyczą przyszłości, nie jest możliwe stwierdzenie, na ile dokładne są obecne prognozy. Ich dokładność będzie można stwierdzić dopiero, kiedy znane już będą rzeczywiste wartości.

Często jednak chcielibyśmy już teraz oszacować, jakim błędem obarczone są te prognozy. Jest to przydatne na przykład w momencie, kiedy chcemy do danych dobrać najskuteczniejszą metodę prognozowania albo kiedy na prognozach chcemy oprzeć pewne decyzje biznesowe i dlatego musimy wiedzieć na ile są one dokładne.

W takiej sytuacji często korzysta się z metody symulacji i błędy obecnych prognoz przybliża się przez błędy prognoz dla dat przeszłych, gdzie algorytm prognostyczny zna tylko część danych historycznych, a pozostała część jest przed nim zakryta.

Metoda symulacji w mierzeniu dokładności prognoz

W ramach tej metody przeprowadzana jest symulacja prognoz dla dat przeszłych, a przewidywane wartości porównywane są z rzeczywistymi.

W tym celu wybierana jest data T z przeszłości, która będzie symulowała dzień dzisiejszy. Następnie obcinane są wszystkie dane historyczne późniejsze niż dzień T i w oparciu o tak zmodyfikowane dane obliczana jest prognoza z odpowiednim horyzontem czasowym. Krótko mówiąc, prognozy wyliczane są tak, jakby T było dniem dzisiejszym, więc zapominamy o wszystkim, co zdarzyło się później. Na końcu prognoza porównywana jest z wartością rzeczywistą i wyliczany jest błąd prognozy.

Zazwyczaj ta procedura powtarzana jest dla kilku dat T i na podstawie osiągniętych błędów prognoz szacowany jest błąd przyszłej prawdziwej prognozy (dotyczącej przyszłych wartości).

Miary błędu prognoz

Istnieje wiele miar błędów prognoz. Najczęściej stosuje się poniższe miary.

  • MAE (mean absolute error) - średnia wartość bezwzględna błędów prognoz
  • MAPE (mean absolute percentage error) - średnia wartość bezwzględna procentowych błędów prognoz
  • MSE (mean square error), czyli tak zwany błąd średniokwadratowy - średnia kwadratów błędów prognoz

W przypadku prognozowania wartości biznesowych często też jako miarę błędu stosuje się koszty przedsiębiorstwa związane z błędnymi prognozami.