| Аннотация | Любая теория базируется на некотором аксиоматическом ядре, в которое включаются аксиомы и постулаты. К последним относят выводы и результаты других теорий или разделов наук, которые в данной теории принимаются без доказательства. К таким постулатам, принятым в современном экономическом прогнозировании, относят информационные критерии, с помощью которых выбирают лучшую прогнозную модель из множества конкурирующих. Чаще всего прогнозисты используют два основных критерия - Акаике и Шварца. В статье на примере краткосрочного прогнозирования 120 различных рядов данных с помощью авторегрессий AR(p) показывается, что на практике этот инструмент работает не так хорошо, как ожидается. Альтернативой информационным критериям может выступить критерий, основанный на байесовской проверке гипотез, излагаемый в статье. Этот критерий включает информацию о правдоподобии описания априорных и апостериорных данных, перекрестный учет которых соответствует байесовскому выбору. Сравнительный анализ применения информационных критериев и нового критерия, результаты которого приведены в статье, свидетельствует в пользу последнего критерия, который и рекомендуется применять на практике. |
|---|