Как метрики MAE и MSE используются в финансовых прогнозах?

Метрики MAE (средняя абсолютная ошибка) и MSE (среднеквадратичная ошибка) используются для оценки точности регрессионных моделей в финансовых прогнозах. 2

MAE измеряет среднее абсолютное отклонение между предсказанными и фактическими значениями. 2 Эта метрика показывает «типичную» ошибку модели в тех же единицах, что и целевая переменная. 2 Например, в финансовой сфере MAE используется, когда важно, чтобы ошибка в 10 долларов интерпретировалась как в два раза худшая, чем ошибка в 5 долларов. 1

MSE, в свою очередь, возводит каждое отклонение в квадрат перед усреднением, что серьёзно увеличивает вес крупных ошибок. 2 Это делает MSE особенно чувствительной к выбросам. 2 В финансовых прогнозах MSE применяют, когда нужно подчеркнуть большие ошибки и выбрать модель, которая даёт меньше именно таких ошибок. 1 Например, в предсказании цен акций, где крупные отклонения могут означать значительные финансовые потери. 2

Часто оптимальной стратегией является использование обеих метрик параллельно. 2 Это даёт более полную картину производительности модели и помогает выявить потенциальные проблемы, которые могут быть не очевидны при использовании только одной метрики. 2