Statische und dynamische Evaluation von Prognosen

Abstract

'Es werden die grundlegenden Möglichkeiten zur Quantifizierung der Prognosegüte dargestellt. Für die Evaluation von horizontalen Prognoseverteilungen wird ein 'Gütemaße-Mix' empfohlen, der unterschiedliche Qualitäten von Prognosen abbilden kann und sich dadurch für differenzierte Prognosevergleiche in der Praxis eignet. Darüber hinaus können Prognosevergleiche informativer gestaltet werden, wenn Prognosen dynamisch evaluiert werden. Eine dynamische Evaluation erhält man, indem man den Prognosehorizont sukzessiv um eine Periode ausdehnt und nach jeder neu hinzukommenden Periode die Prognosegüte neu berechnet. Dadurch ist man in der Lage zu beurteilen, in welchen Zeiträumen ein Prognoseverfahren bessere Prognoseergebnisse erzielt als ein anderes. Anhand von Beispielen wird gezeigt, daß sich die Einschätzung der Güte einer Prognose auf Basis einer statischen und dynamischen Betrachtung unterscheiden kann. Für die statische und dynamische Berechnung der Gütemaße wird ein SAS/lML-Programm mitgeliefert.' (Autorenreferat)

'The fundamental methods to quantify the accuracy of forecasts are presented. A 'mix of measures' for the evaluation of horizontal distributions of forecasts is recommended, which can indicate different characteristics of forecasts, and is therefore suitable for detailed comparisons of forecasts in practical applications. Evaluating forecasts dynamically makes comparisons more informative. This can be done by gradually expanding the forecast horizon by one period at a time, which yields a dynamic measure of forecast accuracy. It is thereby possible to assess in what periods one method of forecasting performs better than another. Examples are given to demonstrate that static and dynamic evaluations of forecast accuracy do differ. A SAS/IML-program is supplied that calculates the recommended 'mix of measures' statically and dynamically.' (author's abstract)|