Сравните MAPE для рынков с разной волатильностью
Я пытаюсь сравнить точность прогнозов ряда методов с использованием MAPE на различных товарных рынках, таких как кукуруза, пшеница, соя, кофе, хлопок. Очевидно, что на относительную площадь MAPE влияет относительная волатильность каждого товара: высокий MAPE для пшеницы может просто отражать волатильность рынка, а не обязательно плохой прогноз.
Мне интересно, как это исправить: наверное, какой-то MAPE с регулировкой по объему, но я не могу найти никакой литературы по этому поводу. В качестве альтернативы, я думал о сравнении MAPE определенного метода прогноза с MAPE наивного прогноза ... Полагаю, это также должно несколько скорректировать разницу в объемах.
Любые дальнейшие предложения / комментарии приветствуются.
1 ответ
Мне не известны какие-либо меры, напрямую учитывающие волатильность, чтобы можно было проводить сравнение. Я бы также поставил под сомнение актуальность прямого сравнения показателей точности между подобными способами, поскольку точность будет зависеть - как вы также указываете - от волатильности / отношения сигнал / шум временного ряда.
Я подхожу к подобной проблеме, используя то, что вы также предлагаете - создать наивный прогноз и иметь его как самую низкую приемлемую точность для этого ряда, а также начальную меру прогнозируемости ряда.
Примечание: я следую определению наивного прогноза как: модель, которая представляет собой очень простую модель прогноза, может быть наивной1, наивной2, скользящей средней или их комбинацией, при которой не требуется дополнительной работы с параметрами.
Попробуйте взглянуть на работы Майкла Гиллиленда на FVA для вдохновения.