第10章+预测精度测定与预测评价

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1、10预测精度测定与预测评价10.1预测精度的测定10.2定量预测方法的比较10.3定性预测与定量预测的综合运用10.4组合预测法应用案例10.1预测精度的测定一、预测精度的一般含义是指预测模型拟合的好坏程度，即由预测模型所产生的模拟值与历史实际值拟合程度的优劣。如何提高预测精度是预测研究的一项重要任务。不过，对预测用户而言，过去的预测精度毫无价值，只有预测未来的精确度才是最重要的。二、关于预测精度的几类典型问题对某一特定经济现象的预测，系统的预测分析能提高多少预测精度?对于某一特定经济现象的预测,如何才能提高预测精度?在已知某一经济现象的预测精度存在提

2、高的可能的情况下,如何选择合适的预测方法?三、测定预测精度的方法平均误差和平均绝对误差平均误差的公式为：平均绝对误差的公式为：平均相对误差和平均相对误差绝对值平均相对误差的公式为：平均相对误差绝对值的公式为：预测误差的方差和标准差预测误差的方差公式为：预测误差的标准差公式为：预测误差的方差比平均绝对误差或平均相对误差绝对值能更好地衡量预测的精确度。四、未来的可预测性未来的可预测性是影响预测效果好坏的重要因素，由于受各种因素的影响，经济现象的可预测性明显低于自然现象的可预测性。在经济预测中，不同的经济现象的可预测性也存在极大的差别。•总体的大小；总体的同

3、质性；需求弹性；竞争的激烈程度等。影响经济现象的可预测性的因素大致归类为：五、影响预测误差大小的因素•模式或关系的识别错误；模式或关系的不确定性；模式或现象之间关系的变化性。经济现象变化模式或关系的存在是进行预测的前提条件。因此，影响预测误差的主要因素有：10.2定量预测方法的比较一、因果预测的精度大型模型的预测精度并不比小模型的预测精度高；没有任何一种预测方法或预测模型会在各种情况下都比其他方法或模型表现得更好；大型的回归模型能提供更多的有关影响预测对象的变化的因素的信息，能够更好地解释预测对象变化的原因。所以，如果用户选择预测方法的标准是追求预测精

4、度的极大化，则最好选择时间序列预测模型，如果预测精度只是选择预测方法的重要标准之一，则可以考虑选择小型的回归模型。二、时间序列预测模型的预测精度（1）Makridakis等人得出的结论提高模型的复杂程度后，其预测精度并不会自动提高，因此，模型简单并不是缺点，而是一个优点，时间序列预测模型一般都比较简单且成本较低，时间序列预测应该有更广的应用范围；某些复杂模型在特定情况下，其预测精度会高于简单模型；组合预测模型具有较高的预测精度。组合预测：组合预测是一种将不同预测方法所得的预测结果组合起来形成一个新的预测结果的方法。一是等权组合，即各预测方法的预测值按相

5、同的权数组合成新的组合预测值；二是不等权组合，即赋予不同预测方法的预测值的权数是不一样的。组合预测通常具有较高的精度。组合预测有两种基本形式：如果用户希望提高预测精度，则他应该选择时间序列预测模型；如果用户更关心影响预测对象变化的影响因素情况，则他应该选择回归模型。（2）经验结论无论何种情况，都不能对简单模型抱有任何偏见，在某些情况下，某些简单模型甚至能提供最高的预测精度；选择预测方法除了考虑精度、成本和方法复杂性外，还要考虑预测环境、预测时期长短和用户等因素。三、回归预测与时间序列预测精度的比较预测实证研究表明，各类预测方法之间并不存在明显优劣,只是

6、不同方法具有各自不同的特点；回归预测和时间序列预测是两类不同的定量预测方法，它们根据不同的角度对经济现象进行预测，回归预测注重分析影响预测对象的各因素所造成的影响，而时间序列预测则根据预测对象本身的历史数据来预测其未来。有争议的结论Spivey和Wrobleski:非回归模型预测的精度一般而言与回归预测的精度相差无几；当回归模型用于3个或3个季度以上的时间范围预测时,其预测精度明显下降。McNees:他得出了与Spivey和Wrobleski相反的结论时间序列用于1年内的短期预测的精度优于回归模型预测，至于1年以上的预测，回归预测的精度则要好一些。10

7、.3定性预测和定量预测的综合运用定性预测与定量预测具有各种不同的特点，定性预测擅长于预测趋势的转折及其影响，而定量预测则只有在趋势能延续下去的前提下才有效。定量预测更具客观性、低成本、适于反复预测等，因此，通过定性预测和定量预测的综合运用和合理分工，可以明显地提高预测精度、节约成本。一、定性预测与定量预测的比较方法或模型的选择定量预测方法或模型的选择不能完全只依赖统计分析；采用不同的定性预测方法会得出不同的预测结果。预测转折的能力定量预测不能预测转折的发生；定性预测可以预测转折的发生，但转折也可能被忽视或夸大。信息应用的充分性定量预测只使用部分数据所包

8、含的信息；定性预测可以运用各类信息，但信息的使用、也是有选择性的，会产生误差和前后不一致。发生