Читать «Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и EViews» онлайн - страница 33

3.7. Оценка точности решения уравнения авторегрессии в EViews

Важным критерием оценки эффективности статистической модели является уровень точности, получаемый с помощью определенной статистической модели при прогнозе курса доллара. Его в EViews можно оценить с помощью алгоритма действий № 8.

Алгоритм действий № 8

Как оценить точность статистической модели в EViews

Шаг 1. Выбор необходимой опции

Чтобы оценить точность статистической модели, нужно в строке 3 EQUATION (уравнение) выбрать опцию FORECAST.

Шаг 2. Заполнение мини-окна FORECAST.

В результате откроется мини-окно FORECAST, которое следует заполнить таким образом (рис. 3.6).

По умолчанию в опции FORECAST NAME (название файла с прогнозом) задается название файла с точечным прогнозом путем прибавления к исходному файлу латинской буквы f. Например, если у нас исходный файл — USDollar, то название файла с прогнозом будет задано программой как USDollarf. В опции FORECAST SAMPLE (выборка для прогноза) по умолчанию задается исходная выборка данных для прогноза, которую при необходимости можно изменить. В опции METHOD (метод прогноза) нам следует выбрать STATIC FORECAST (статичный прогноз), т. е. мы оцениваем точность прогноза только на один следующий месяц. Если в опции METHOD выбрать вариант DYNAMIC FORECAST (динамичный прогноз), то это увеличило бы временной горизонт для прогноза, но его точность существенно снизилась бы. Дело в том, что при динамическом прогнозировании предсказание на следующий месяц составляется так же, как и при статичном, но прогнозы на более длительные сроки составляются на основе расчетных, т. е. предсказанных, а не фактических значений независимой переменной.

В опции OUTPUT (вывод итогов) мы задали вариант FORECAST EVALUATION (оценка прогноза) и получили таблицу с оценкой точности прогноза этой статистической модели (см. табл. 3.6). При необходимости в последней опции можно задать еще и вариант FORECAST GRAPH (график прогнозов), после чего можно получить и график с прогнозами.

Шаг 3. Интерпретация параметров, характеризующих уровень точности статистической модели

Чтобы по табл. 3.6 вынести суждение о качестве статистической модели, сначала нужно ознакомиться с табл. 3.5. Причем в первую очередь следует обратить внимание на раздел этой таблицы «Идеальное значение параметра». Из него можно сделать вывод: чем ближе стремятся к нулю параметры, представленные в табл. 3.6, тем выше прогностическая ценность статистической модели. Единственным исключением из этого правила является параметр Covariance Proportion (доля ковариации, т. е. доля несистематической ошибки), для которого идеальным значением является единица.