Przedział prognozy rozwiera się. Proces ten narasta wraz z wydłużaniem się horyzontu prognozowania, co powoduje zwiększenie się niepewności odnośnie prognozy.

Im horyzont prognozy jest dłuższy, tym prawdopodobieństwo, że prognozowane zjawisko przyjmie określoną wartość jest coraz mniejsze.

Funkcje prognoz:

- funkcja aktywizująca - polega na pobudzaniu do podejmowania działań sprzyjających prognozie, gdy jest to prognoza korzystna lub przeciwstawiających się jej realizacji, gdy przewidywane zdarzenia są niekorzystne.

- funkcja informacyjna polega na oswajaniu ludzi z nadchodzącymi zmianami i zmniejszaniu lęku przed przyszłością.

Podział prognoz

Prognozy można sklasyfikować według horyzontu prognozy na:

1) krótkookresowe

2) średniookresowe

3) długookresowe

Za prognozę krótkookresową uznaje się prognozę na taki przedział czasu, w którym zachodzą tylko zmiany ilościowe. Nie ma tu w zasadzie możliwości sterowania.

Za prognozę średniookresową uznaje się prognozę na taki przedział czasu, w którym zachodzą nie tylko zmiany ilościowe, ale i śladowe zmiany jakościowe. Sterowanie jest możliwe w dość szerokim zakresie.

Prognoza długookresowa dotyczy przedziałów czasu, w których mogą wystąpić zarówno zmiany ilościowe, jak i poważne zmiany jakościowe.

Wykł. 1: dr Lesław Fornal, prognozy i symulacje .

Podział ten jest bardzo względny. Dla przedsiębiorstwa prognoza krótkookresowa może
dotyczyć najbliższych 2-3 miesięcy, dla gospodarki kraju do 1 roku. W demografii za

krótkookresowe uważa się prognozy do 5 lat, średniookresowe do10 lat, długookresowe -
powyżej 10 lat. W meteorologii za krótkookresowe uważa się prognozy do 24 godzin, średniookresowe do tygodnia, długookresowe - do 1 miesiąca.

Etapy prognozowania

1. Sformułowanie zadania prognostycznego

Określa się tu: obiekt, zjawisko, prognozowane zmienne, cel wyznaczenia prognozy,
pożądany horyzont prognozy oraz ewentualne przewidywania co do dokładności prognozy.

2. Sformułowanie przesłanek prognozy

To lista czynników wpływających na mechanizm generujący prognozowaną zmienną. W modelu ekonometrycznym to lista zmiennych egzogenicznych.

3. Wybór predyktora

Predyktor to przepis, według którego wyznaczamy prognozę. Są to decyzje, co do metody prognozowania oraz zasady prognozowania.

4. Wyznaczenie prognozy

W zależności, czy wybraliśmy metodę prognozowania na podstawie modelu formalnego, opinii ekspertów, czy metod heurystycznych, postępujemy według sposobu działania charakterystycznego dla tej metody.

5. Ocena dokładności prognozy

Rozróżnia się ocenę opartą na zrealizowanym błędzie prognozy oraz na oczekiwanym błędzie prognozy (przypuszczenie co do dokładności prognozy, zanim ona wygaśnie).

Zasady prognozowania

Konstruując przepis, według którego wyznaczamy prognozę, korzystamy z jednej z zasad:

1) Zasada prognozowania według wartości oczekiwanej

Jest to najpopularniejsza zasada prognozowania. Ma dwie zalety: - daje prognozy nieobciążone

- jest łatwa do wyznaczenia

W charakterze predyktora wybiera się warunkową wartość oczekiwaną zmiennej objaśnianej przez równanie regresji:

YTP = E(YT/XT)

Wykł. 1: dr Lesław Fornal, prognozy i symulacje .

Należy oczekiwać, że jeśli będziemy wielokrotnie powtarzać prognozowanie przebiegu zjawiska w tych samych warunkach, to średni błąd ciągu tak otrzymanych prognoz będzie wynosił zero.

2) Zasada prognozowania według największego prawdopodobieństwa

Ponieważ trudno znaleźć sytuację, w której można wielokrotnie prognozować zjawiska
zachodzące w tych samych warunkach (prognoza ekonomiczna dla danych warunków

wyznaczana jest zwykle tylko raz) najbardziej użyteczna może okazać się prognoza mająca
najwyższe prawdopodobieństwo realizacji, czyli prognoza na poziomie dominanty rozkładu
prognoz.

YtP = { YtD : Pr(YtD) > Pr(Yt0) }

YtP - prognoza na okres t

Pr(Y_t0) - prawdopodobieństwo zrealizowania zmiennej prognozowanej na poziomie Y_t0.

3) Zasada prognozowania według mediany

YtP = { YtM : Pr(YtM < Yt0) < 0,5 < Pr(YtM > Yt0) }

Yt0 - wartość zmiennej prognozowanej różna od YtM

4) Zasada prognozowania minimalizującego oczekiwaną stratę

Stosowana, gdy błędowi prognozy u_t możemy przypisać określoną stratę W(u_t), jaką poniesie się przy podejmowaniu decyzji na podstawie prognozy.

YtP = { YtS : E[W(utS)] < E[W(ut0)] }

Analiza zasadności zastosowania modelu do prognozowania

To odpowiedzenie na następujące pytania:

- czy model jest stabilny?

- czy parametry strukturalne są stabilne w okresie prognozy?

- czy parametry struktury stochastycznej (parametry rozkładu zakłóceń) są stabilne?

Na przykład: zmiana podziału administracyjnego kraju w kontekście równania opisującego stopę bezrobocia to zmiana parametrów struktury stochastycznej.

Błędy prognoz

Jeśli prognoza została opracowana na podstawie modelu o postaci:

Y = f ( Y , X , ξ )

gdzie:

Y - zmienne prognozowane,

---