Какие риски в условиях нынешнего кризиса наиболее значимы для Вашей организации?
Риск падения спроса.
Ценовые риски.
Риск ликвидности.
Кредитный риск.
Риск потери деловой репутации.
 

К списку статей | Версия для печати

Комплексный критерий G: разброс и направление.
16.05.03
Вечерин С. Н., Федотов В.Ю.

Иногда нужно усложнять, чтобы в результате все стало проще...
В. Брудзиньский (перефразировано)

В предыдущих публикациях обсуждались особенности некоторых критериев качества прогноза: как тех, которые характеризуют величину поточечной разницы между прогнозом и реальными значениями, так и тех, которые «измеряют» точность прогноза направления будущего изменения. При этом приемлемые значения ошибок первой группы не означают безусловно высокие показатели критериев второй. А между тем, с точки зрения извлечения прибыли при прогнозе финансовых рядов (цен, доходностей и т. д.) последние играют достаточно значимую роль, если не определяющую. Однако полностью игнорировать величину отличия предсказанного и истинного значений тоже не хотелось бы. Возникает необходимость введения такого рода ошибки, которая бы:

  • учитывала величину разности между прогнозируемыми и реальными значениями ряда;
  • учитывала вероятность правильного прогноза направления;
  • выполняла не только сравнительную функцию (прогноз1 лучше или хуже прогноза2), но и функцию градации качества прогноза (качество построенной модели достаточное или недостаточное).
В качестве такого критерия предлагается рассматривать величину, учитывающую как вероятность правильного предсказания направления тренда, так и величину нормированной среднеквадратичной ошибки. При определенной нормировке интервал возможных значений составляет (0, 100]. При этом большие значения критерия соответствуют более точному прогнозу. Теперь есть возможность произвести градацию диапазона возможных значений G и сопоставить ей качество построенной модели. Как было показано в статье «Преимущества нормированной среднеквадратичной ошибки», верхней границей NMSE, когда еще можно считать, что модель построена, служит значение 0.2. Для различения больших градаций требования значительно жестче. Примем, что пороговыми значениями, определяющими границы диапазонов качества прогноза, являются:
  • для NMSE - [0.2 0.08 0.02];
  • для значений критерия GRAD (см. статью «Ошибки определения направления») – [60 70 80].
С использованием выражения G через эти меры ошибок можно найти соответствующие значения критерия G (см. таблицу 1):
 
Таблица 1
G GRAD NMSE
62.50 60 0.2
72.46 70 0.08
81.97 80 0.02

  • G<62.5 – прогноз ненадежен; оснований считать окончательно, что модель для прогноза построена, нет.
  • 62.5<=G<72.46 - прогноз хороший; можно считать, что модель построена адекватно.
  • 72.46<=G<81.97 - прогноз очень хороший; модель хорошо соответствует экспериментальным данным.
  • 81.97<G - отличный прогноз; построенная модель очень качественно описывает реальные данные.
Заметим, что для «примитивного» предиктора (NMSE=1, GRAD=50) значение G=40, что относит такой прогноз к разряду плохих, как это и должно быть.

 

К списку статей | Наверх




e-mail : info@franklin-grant.ru
Задать вопрос OnLine

Site design by MIRRON.com (C) 2002 www.mirron.com  
Rambler's Top100 Рейтинг@Mail.ru
«Франклин&Грант» 2002-2016 All rights reserved (C) 2002-2016 Franklin Grant

Любое использование материалов Интернет ресурса www.franklin-grant.ru допускается только с разрешения
правообладателя - ООО «Франклин&Грант. Риск Консалтинг».


Замечания и пожелания присылайте по адресу
Все права защищены© 2002 – 2016 ООО «Франклин&Грант. Риск Консалтинг»

 

EduNow.su Образовательный портал