第10章+预测精度测定与预测评价.pptVIP

10 预测精度测定与预测评价 10.2 定 量 预 测 方 法 的 比 较 10.4 组合预测法应用案例 Bates 和Granger首先提出可以建立线性组合预测模型综合各单项模型的信息，以产生更好的预测效果； 理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下，组合预测模型可能获得一个比任何一个独立预测值更好的预测值，组合预测模型能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。 二、组合预测法的应用原则以及一般步骤 (1) 应用原则 定性分析与定量分析相结合原则 在实际建模过程中，模型变量的引入往往存在两难选择： 1）对被解释变量有较强解释能力的一些变量，由于估计技术上以及数据自身的原因，譬如多重共线性，导致基本统计检验通不过，拟合度较低，因而不得不删除该变量； 2） 反之，为了要求模型较高的拟合度，解释变量的选择带有主观随意性，科学演变成艺术。 上面的两难选择，造成经济意义上解释牵强，难以为人们理解和接受。所以，要坚持定性分析与定量分析相结合原则，即坚持模型假定的经济理论以及经验的指导作用。 系统性原则 ? 整体性原则 在组合预测中，多种独立预测方法应各有侧重，又有机联系。 ? 相关性较低原则 组合预测应该是各种相关性较低，区别度较大的不同模型、方法的组合，以实现最大限度的信息综合利用。 经济性原则 组合预测是对原有单项预测的修正。如 果原有n 种预测的拟合度很高（R20.9）,组 合预测作为原n种预测值的某种均值与原预测 结果相差甚微,考虑到数据采集的费用和模型 研制的成本,组合预测的实际应用价值不大。 （2）一般步骤 根据经济理论和实际情况建立各种独立的单项预测模型 运用系统聚类分析方法度量各单项模型的类间相似程度 根据聚类结果，逐层次建立组合预测模型进行预测 三、组合预测模型 模式一：线性组合模型 为t期的组合预测值； 为n 种不同单项预测模型在t期的预测值； 为相应的 n 种组合权数。 线性组合预测模型的关键在于确定 合理的权数 依据组合预测误差的 方差最小原则加以确定。 n=2时: 为第i种单项预测模型的残差方差； n2时: 为第i种单项预测模型的残差平方和。 模式二：最优线性组合模型 原理：利用样本期的实际值和各单项预测 模型的拟合值，进行线性回归，然 后利用线性回归模型，以原方案的 预测值作为外生变量进行外推预测。 最优线性组合模型的一般形式为： 为样本期实际值； 为样本期n个不同模型得到的预测值； 最优线性模型是广义的线性组合预测模型。 其特点在于组合权数由线性回归得到。 模式三：贝叶斯组合模型 在n种单项预测模型中选择一种为主要方案， 由这一方案得出的预测值为原预测值。然后取 其他n-1种预测方案在某一时点上的预测值分布 的均值和方差，代入下面公式，就得到贝叶斯 组合模型。 * 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；