Какие метрики качества помогают оценить точность прогнозов в экономических моделях?

Некоторые метрики качества, которые помогают оценить точность прогнозов в экономических моделях:

• Forecast Bias. terralink.ru Это разница или отклонение между прогнозом и продажами. terralink.ru Если прогноз завышает продажи, отклонение считается положительным, если занижает — отрицательным. terralink.ru
• Среднее абсолютное отклонение (MAD). terralink.ru Показывает, насколько велика в среднем ошибка в прогнозе. terralink.ru Метрику можно использовать для сравнения результатов различных моделей прогнозирования, применяемых к одному и тому же продукту. terralink.ru
• Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE). terralink.ru Выражает ошибку прогноза по отношению к объёму продаж. terralink.ru Показывает, на сколько процентов в среднем отклоняются прогнозы. terralink.ru
• Средняя абсолютная ошибка (MAE). datanomics.ru Измеряет среднюю величину ошибок в наборе прогнозов без учёта их знака. datanomics.ru
• Средняя квадратичная ошибка (RMSE). reshape.ru datanomics.ru Метрика симметричная относительно знака ошибки, чувствительная к большим отклонениям от среднего значения фактической величины продажи. datanomics.ru
• Симметричная оценка качества (SMAPE). reshape.ru В какой-то мере нивелирует асимметрию, которая есть в MAPE. reshape.ru Но у метрики есть существенный минус — она содержит знаменательный прогноз, поэтому, угадывая нулевые продажи при прогнозировании, можно манипулировать качеством прогноза. reshape.ru