Повышение качества прогнозирования простейшими методами комбинирования отдельных прогнозов
DOI:
https://doi.org/10.22394/1993-7601-2024-74-78-103Ключевые слова:
комбинирование прогнозов, объединение прогнозов, цены на нефть, цены на алюминий, цены на золото, цены на никель, цены на медьАннотация
Комбинирование прогнозов считается наиболее простым способом улучшения качества прогнозирования по сравнению с индивидуальными моделями. В данной работе проверяются возможности простейших методов комбинирования, таких как простое среднее и оценки на основе среднеквадратической ошибки прогнозов предыдущих периодов, для улучшения качественных характеристик краткосрочных прогнозов пяти показателей цен на ресурсы (нефть и металлы). В основе работы лежит база прогнозов ИЭП им. Гайдара, которая обеспечивает массив первичных (объединяемых) прогнозов и позволяет строить их комбинации в режиме реального времени. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что даже самые простые методы комбинирования могут повысить точность прогнозов. Кроме того, в случае цен на ресурсы можно даже выделить группу методов (а именно, комбинирование с весами, обратно пропорциональными среднеквадратическим ошибкам отдельных прогнозов), обеспечивающих максимальный выигрыш в качестве для большинства периодов.Организации
Статья подготовлена в рамках НИР Государственного задания РАНХиГС 2024 г.Скачивания
Библиографические ссылки
Турунцева М. (2013). Нужно ли пытаться исправить потенциальные ошибки прогнозирования? Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру, 2, 38–45.
Френкель А. А., Сурков А. А. (2015). Методологические подходы к улучшению точности прогнозирования путем объединения прогнозов. Вопросы статистики, 8, 17–36. DOI: 10.34023/2313‑6383‑2015‑0‑8‑17‑36.
Bates J. M., Granger C. W. J. (1969). The combination of forecasts. Operational Research Quarterly, 20 (2), 451–468. DOI: 10.2307/2982011.
Claeskens G., Magnus J. R., Vasnev A. L., Wang W. (2016). The forecast combination puzzle: A simple theoretical explanation. International Journal of Forecasting, 32 (3), 754–762. DOI: 10.13140/2.1.2532.2887.
Clemen R. T. (1989). Combining forecasts: A review and annotated bibliography. International Journal
of Forecasting, 5 (4), 559–583. DOI: 10.14807/ijmp.v4i1.59.
Elliott G., Timmermann A. (2004). Optimal forecast combinations under general loss functions and forecast
error distributions. Journal of Econometrics, 122 (1), 47–79. DOI: 10.1016/j.jeconom.2003.10.019.
Fritz R. G., Brandon C., Xander J. (1984). Combining time-series and econometric forecast of tourism
activity. Annals of Tourism Research, 11 (2), 219–229. DOI: 10.1016/0160‑7383(84)90071‑9.
Genre V., Kenny G., Meyler A., Timmermann A. (2013). Combining expert forecasts: Can anything beat the simple average? International Journal of Forecasting, 29 (1), 108–121. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2012.06.004.
Granger C. W. J. (1989). Combining forecasts — twenty years later. Journal of Forecasting, 8 (3), 167–173. DOI: 10.1002/for.3980080303.
Granger C. W. J., Newbold P. (1974). Experience with forecasting univariate time series and the combination of forecasts. Journal of The Royal Statistical Society: Series A (General), 137 (2), 131–164. DOI: 10.2307/2344546.
Granger C. W. J., Newbold P. (1977). Forecasting economic time series. New York: Academic Press.
Granger C. W. J., Ramanathan R. (1984). Improved methods of combining forecasting. Journal
of Forecasting, 3 (2), 197–204. DOI: 10.1002/for.3980030207.
Greene M. N., Howrey E. P., Hymans S. H. (1985). The use of outside information in econometric forecasting. In: E. Kuh and D. A. Belsley (eds.). Model Reliability. Cambridge: MIT Press.
Lichtendahl Jr. K.C., Winkler R. L. (2020). Why do some combinations perform better than others? International Journal of Forecasting, 36 (1), 142–149. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2019.03.027.
Magnus J. R., Vasnev A. L. (2023). On the uncertainty of a combined forecast: The critical role of correlation. International Journal of Forecasting, 39 (4), 1895–1908.
DOI: 10.13140/RG.2.2.18601.52328.
Makridakis S., Spiliotis E., Assimakopoulos V. (2022). The M5 accuracy competition: Results, findings and conclusions. International Journal of Forecasting, 38, 1346–1364. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2021.11.013.
Radchenko P., Vasnev A., Wang W. (2023). Too similar to combine? On negative weights in forecast combination. International Journal of Forecasting, 39 (1), 18–38. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2021.08.002.
Reid D. J. (1969). A comparative study of time-series prediction techniques on economic data. Ph. D. Thesis, University of Nottingham.
Smith J., Wallis K. F. (2009). A
simple explanation of the forecast combination puzzle. Oxford Bulletin
of Economics and Statistics, 71 (3), 331–355. DOI: 10.1111/j.1468‑0084.2008.00541.x.
Stock J. H., Watson M. W. (1999). Forecasting inflation. Journal of Monetary Economics, 44, 293–375.
DOI: 10.1016/S0304‑3932(99)00027‑6.
Stock J. H., Watson M. W. (2004). Combination forecasts of output growth in a seven- country data set.
Journal of Forecasting, 23, 405–430. DOI: 10.1002/for.928.
Winkler R. L., Clemen R. T. (1992). Sensitivity of weights in combining forecasts. Operations Research, 40 (3), 609–614. DOI: 10.1287/opre.40.3.609.
Winkler R. L., Makridakis S. (1983). The combination of forecasts. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 146 (2), 150–157. DOI: 10.2307/2982011.
Wang X., Hyndman R. J., Li F., Kang Y. (2023). Forecast combinations: An over 50‑year review. International Journal of Forecasting, 39 (4), 1518–1547. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2022.11.005.
Turuntseva M. (2013). Should we try to correct the possible forecast errors? Gaidar Instutute’s Nauchny Vestnik, 2, 38–45 (in Russian).
Frenkel A., Surkov A. (2015) Methodological approaches to improvement of forecast accuracy by combining forecasts. Voprosy statistiki, 8, 17–36 (in Russian). DOI: 10.34023/2313‑6383‑2015‑0‑8‑17‑36.
Турунцева М. (2013). Нужно ли пытаться исправить потенциальные ошибки прогнозирования? Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру, 2, 38–45.
Френкель А. А., Сурков А. А. (2015). Методологические подходы к улучшению точности прогнозирования путем объединения прогнозов. Вопросы статистики, 8, 17–36. DOI: 10.34023/2313‑6383‑2015‑0‑8‑17‑36.
Bates J. M., Granger C. W. J. (1969). The combination of forecasts. Operational Research Quarterly, 20 (2), 451–468. DOI: 10.2307/2982011.
Claeskens G., Magnus J. R., Vasnev A. L., Wang W. (2016). The forecast combination puzzle: A simple theoretical explanation. International Journal of Forecasting, 32 (3), 754–762. DOI: 10.13140/2.1.2532.2887.
Clemen R. T. (1989). Combining forecasts: A review and annotated bibliography. International Journal
of Forecasting, 5 (4), 559–583. DOI: 10.14807/ijmp.v4i1.59.
Elliott G., Timmermann A. (2004). Optimal forecast combinations under general loss functions and forecast
error distributions. Journal of Econometrics, 122 (1), 47–79. DOI: 10.1016/j.jeconom.2003.10.019.
Fritz R. G., Brandon C., Xander J. (1984). Combining time-series and econometric forecast of tourism
activity. Annals of Tourism Research, 11 (2), 219–229. DOI: 10.1016/0160‑7383(84)90071‑9.
Genre V., Kenny G., Meyler A., Timmermann A. (2013). Combining expert forecasts: Can anything beat the simple average? International Journal of Forecasting, 29 (1), 108–121. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2012.06.004.
Granger C. W. J. (1989). Combining forecasts — twenty years later. Journal of Forecasting, 8 (3), 167–173. DOI: 10.1002/for.3980080303.
Granger C. W. J., Newbold P. (1974). Experience with forecasting univariate time series and the combination of forecasts. Journal of The Royal Statistical Society: Series A (General), 137 (2), 131–164. DOI: 10.2307/2344546.
Granger C. W. J., Newbold P. (1977). Forecasting economic time series. New York: Academic Press.
Granger C. W. J., Ramanathan R. (1984). Improved methods of combining forecasting. Journal
of Forecasting, 3 (2), 197–204. DOI: 10.1002/for.3980030207.
Greene M. N., Howrey E. P., Hymans S. H. (1985). The use of outside information in econometric forecasting. In: E. Kuh and D. A. Belsley (eds.). Model Reliability. Cambridge: MIT Press.
Lichtendahl Jr. K.C., Winkler R. L. (2020). Why do some combinations perform better than others? International Journal of Forecasting, 36 (1), 142–149. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2019.03.027.
Magnus J. R., Vasnev A. L. (2023). On the uncertainty of a combined forecast: The critical role of correlation. International Journal of Forecasting, 39 (4), 1895–1908.
DOI: 10.13140/RG.2.2.18601.52328.
Makridakis S., Spiliotis E., Assimakopoulos V. (2022). The M5 accuracy competition: Results, findings and conclusions. International Journal of Forecasting, 38, 1346–1364. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2021.11.013.
Radchenko P., Vasnev A., Wang W. (2023). Too similar to combine? On negative weights in forecast combination. International Journal of Forecasting, 39 (1), 18–38. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2021.08.002.
Reid D. J. (1969). A comparative study of time-series prediction techniques on economic data. Ph. D. Thesis, University of Nottingham.
Smith J., Wallis K. F. (2009). A
simple explanation of the forecast combination puzzle. Oxford Bulletin
of Economics and Statistics, 71 (3), 331–355. DOI: 10.1111/j.1468‑0084.2008.00541.x.
Stock J. H., Watson M. W. (1999). Forecasting inflation. Journal of Monetary Economics, 44, 293–375.
DOI: 10.1016/S0304‑3932(99)00027‑6.
Stock J. H., Watson M. W. (2004). Combination forecasts of output growth in a seven- country data set.
Journal of Forecasting, 23, 405–430. DOI: 10.1002/for.928.
Winkler R. L., Clemen R. T. (1992). Sensitivity of weights in combining forecasts. Operations Research, 40 (3), 609–614. DOI: 10.1287/opre.40.3.609.
Winkler R. L., Makridakis S. (1983). The combination of forecasts. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (General), 146 (2), 150–157. DOI: 10.2307/2982011.
Wang X., Hyndman R. J., Li F., Kang Y. (2023). Forecast combinations: An over 50‑year review. International Journal of Forecasting, 39 (4), 1518–1547. DOI: 10.1016/j.ijforecast.2022.11.005.
