8.      Laiko eilučių analizė

8.5.      Prognozavimo uždavinio samprata

Prognozavimas – tai būsimo tiriamojo proceso kitimo nustatymas, atsižvelgiant į turimą praktinį patyrimą ir padarytas teorines prielaidas.

Siekiant aprašyti tiriamojo proceso kitimą yra sudaromi laiko eilutės modeliai. Jie bus naudojami sprendžiant prognozavimo uždavinius.

Prognozuojamoji reikšmė visada yra su paklaida. Paklaidos yra pasiskirsčiusios pagal normalųjį skirstinį, o jų skirstinį nusako dispersija (kuo didesnė rodiklio dispersija, tuo didesnė ir prognozės dispersija).

Prognozavimo tikslumą nusakantys rodikliai yra šie: prognozavimo paklaida , standartinė paklaida , vidutinė procentinė absoliutinė paklaida MAPE, vidutinė procentinė paklaida MPE, vidutinė paklaida ME, vidutinė kvadratinė prognozės paklaida MSPE.

Prognozavimo paklaida  - tai faktiškos rodiklio reikšmės  ir prognozuojamos rodiklio reikšmės  skirtumas.

Paklaida, kuri nusako santykinį prognozavimo tikslumą, ir kuria galima palyginti skirtingų rodiklių prognozes – tai vidutinė procentinė absoliutinė paklaida MAPE (prognozavimas labai tikslus, kai MAPE<10 ir tikslus, kai 10<MAPE<20). Ji apskaičiuojama:

(8.38)

Santykinis dydis, rodantis prognozės nuokrypį, vadinamas vidutine procentine paklaida MPE (esant idealiai prognozei nukrypimas turi artėti prie nulio ir praktiškai neturi būti didesnis negu 5%) ir apskaičiuojamas pagal formulę:

.(8.39)

Paklaida, nusakanti prognozės nuokrypio dydį – tai vidutinė paklaida ME, kuri apskaičiuojama šitaip:

.(8.40)

Vidutinė kvadratinė prognozės paklaida MSPE nusako paklaidos dispersiją ir ja remiantis yra atrenkamas geriausias prognozavimo modelis:

.(8.41)