Эконометрика [Электронный ресурс] : учебное пособие / Р. С. Саркисян

4) Уровень 
D
: 
теория прогнозирования
- исследователь пытается оценить
 
вероят-
ность выпадения «6» при следующем броске, хотя на 100% не уверен, не изменилась ли 
сама «кость», количество граней, числа на граней и др. по сравнению с периодом сбора 
информации? Поскольку вероятностный процесс неизвестен, исследователь не может 
быть уверен, что его модель, построенная на имеющихся данных (и лучше объясняю-
щая эти данные), будет также адекватно отражать механизм генерации аналогичных 
данных в будущем. 
Экономическое прогнозирование традиционно базируется на двух основных 
допущениях («теория оптимальности»):
• используемая модель является адекватным представлением экономической 
системы;
• структура экономики будет оставаться относительно неизменной для прогно-
зируемой области (т. е. в будущем во временном смысле, и в пространстве показателей).
В рамках этих допущении прогнозы обладают 
важными свойствами
:
• прогнозные значения показателей оказываются близкими по величине к ус-
ловному математическому ожиданию прогнозируемой величины, поэтому модели, ко-
торые лучше всего описывают исторические данные ( т.е. уже имеющиеся из прошлых 
опытов данные), должны демонстрировать высокие результаты и в прогнозировании; 
• не имеет смысла использовать комбинацию разных прогнозов, т.к. модели, 
плохо описывающие данные, будут производить смещение прогнозных оценок и, та-
ким образом, ухудшать общее качество прогноза;
• доверительные интервалы, полученные при тестировании моделей на истори-
ческих данных, могут служить хорошим ориентиром для возможного диапазона вари-
аций ошибок прогноза. 
Многочисленные накопленные эмпирические данные показывают, что основные 
допущения, лежащие в основе традиционных методов экономического прогнозирова-
ния, весьма далеки от реальности. На самом деле структура исследуемых экономиче-
ских процессов нестационарна и сложна. На практике лучшие результаты прогнозов 
дают не большие структурные эконометрические модели, а простые экстраполяцион-
ные методы.
Кроме того, выяснено, что использование комбинации разных прогнозов дает луч-
шие результаты, чем получаемые теми же прогнозами по отдельности. Поскольку каж-
дый из индивидуальных прогнозов является смещенным, то их комбинация способна 
дать более качественный прогноз (т.е. с меньшим смещением от реального значения), 
за счет того, что разнонаправленные смещения частично нивелируются (взаимно унич-
тожаются) в процессе усреднения.

---

20
Эконометрика: Учебное пособие
Не стоит ожидать, что структурные модели (в которых более учтены причин-
но-следственные связи) будут производить более качественные прогнозы, чем модели 
временных рядов без какого-либо содержательного обоснования (со слабой замечаемо-
стью причинно-следственных связей), потому что при скачкообразных изменениях обе 
модели перестают быть адекватной «новой» реальности.
Простые модели показывают более качественные прогнозы не из-за простоты как 
таковой, а благодаря их адаптивности.

---

21
Саркисян Р.С.