Взвешенная абсолютная процентная ошибка (WAPE) считается более точным показателем оценки прогнозов, потому что она является симметричной оценкой, то есть положительные и отрицательные отклонения от факта рассматриваются в равной степени. 1

Кроме того, WAPE учитывает относительную значимость наблюдений и хорошо работает с неравномерными данными, например, при анализе временных рядов с сезонными колебаниями. 3 Например, если продажи мороженого имеют ярко выраженную сезонность, то WAPE покажет более реальную оценку, поскольку будет учитывать ошибку прогноза для каждого месяца относительно общего объёма продаж. 3

Также при расчёте WAPE учитываются веса по позициям: чем больше позиция продаётся, тем её значимость выше. 2

Таким образом, WAPE позволяет учитывать различные факторы при оценке прогнозов, что делает её более точной и оптимальной для некоторых задач прогнозирования.