Кіріспе

Қолда бар деректерге негізделген болжамдар жасау. Болжамдау – бұл өткен және қазіргі деректерге сүйене отырып, болашаққа қатысты пікірлерді айту процесі. Кейіннен оларды нақты оқиғалармен салыстырып, тексеруге болады. Мысалы, компания келесі жылғы кірісін болжап, оны шын мәніндегі нәтижелермен салыстырып, айырмашылықты талдайды. Алдын ала болжау – осыған ұқсас, бірақ көбірек жалпылама термин. Болжамдау уақыт қатарларын, қима немесе бойлық деректерді қолданатын нақты статистикалық әдістерге, сондай-ақ формалды емес тәсілдерге немесе болжау және оны тексеру процесіне қатысты болуы мүмкін. Қолданылуы саласына қарай өзгеруі мүмкін: мысалы, гидрологияда «болжам» және «болжамдау» терминдері кейде болашақтағы белгілі бір уақыттағы шамаларды бағалау үшін қолданылады, ал «болжау» термині ұзақ мерзімде су тасқынының қанша рет болатыны сияқты жалпылама бағалау үшін пайдаланылады. Тәуекел және белгісіздік болжамдау мен алдын ала болжаудың маңызды бөлігі болып табылады; болжамдарға байланысты белгісіздік деңгейін көрсету – жақсы тәжірибе саналады. Қандай жағдайда болса да, болжамның мүмкіндігінше дәл болуы үшін деректерді жаңартып отыру қажет. Кейде қызығушылық тудыратын көрсеткішті болжау үшін қолданылатын деректердің өзі болжам болып табылуы мүмкін. Болжамды бюджетпен шатастыруға болмайды; бюджеттер – ресурстарды бөлу және бақылау үшін қолданылатын нақты, белгілі бір мерзімге жасалған қаржылық жоспарлар, ал болжамдар болашақ қаржылық көрсеткіштерді бағалауға мүмкіндік береді, соның арқасында жағдайларға икемделуге және бейімделуге болады. Екі құрал да қаржылық жоспарлау және шешім қабылдау кезінде құнды, бірақ олардың атқаратын қызметтері әртүрлі.

Болашақты болжау - оқыту, ойын және болашақ

Көп жағдайда болжам, болашақты болжаудан артық немесе кем болуы мүмкін. Филип Э. Тетлоктың "Суперболжау: Болжау өнері мен ғылымы" еңбегінде ол болжауды шешім қабылдау қабілетін арттыру жолы ретінде қарастырады. Адам жақсырақ бағалануы мүмкін, яғни 10% ықтималдық берген нәрселердің 10% орындалуына қол жеткізе алады. Немесе олар жағдайды сенімдірек болжап, сол қорытындыға ертерек келуі мүмкін. Кейбір мамандар болжау – басқа да талқылаулар мен шешім қабылдау салаларына пайдалы, көшіріле алатын дағды деп санайды. Спортқа немесе саясатқа тікелей ставка жасау – болжаудың тағы бір түрі. Бұл кеңес ретінде емес, дұрыс болжаған жағдайда ставка жасаушыға төлем жасау түрінде жүзеге асырылады. Бұл ставкаларға (болжамдарға) негізделіп шешімдер қабылдануы мүмкін, бірақ басты себеп көбінесе қаржылық мүдделер болып табылады. Соңында, футархия – үкіметтің қандай әрекеттер жасау керектігін шешу үшін, үкіметтік шаралардың салдарына жасалған болжамдарды пайдаланатын үкімет түрі. Футархияның ең күшті түрінде кеңес берудің орнына, ең жақсы нәтиже болжамдалған әрекет автоматты түрде іске асырылады.

Болжамдағы жақсартулар

Болжамды жақсарту жобалары бірнеше салаларда іске асырылды: мысалы, Ұлттық Дауылдар орталығының Дауылдарды болжауды жақсарту жобасы (HFIP) және АҚШ Энергетика министрлігінің қолдауымен жүзеге асырылатын Желді болжауды жақсарту жобасы. Жеткізу тізбегін басқару саласында, Du Pont моделі болжамның дәлдігінің артуы сатудың өсуіне, қордың азаюына, операциялық шығындардың қысқартылуына және айналымдық капиталға жұмсалатын қаражаттың азаюына ықпал ететінін көрсету үшін қолданылды.

Сапалық және сандық әдістер

Сапалық болжамдау әдістері субъективті, олар тұтынушылар мен сарапшылардың пікірлері мен бағалауларына негізделеді; бұл әдістер өткен деректердің болмаған жағдайында қолданылады. Олар көбінесе орташа немесе ұзақ мерзімді шешімдерге қатысты қолданылады. Сапалық болжамдау әдістерінің мысалдары: негізделген пікірлер мен бағалаулар, Дельфи әдісі, нарық зерттеулері және тарихи өмірлік циклге ұқсастық. Сандық болжамдау модельдері өткен деректерге сүйене отырып, болашақ деректерді болжау үшін пайдаланылады. Бұл әдістер бұрынғы сандық деректер қолжетімді болғанда және деректердегі белгілі бір үлгілер болашақта да жалғасады деп болжауға болады, қолдануға тиімді. Бұл әдістер әдетте қысқа немесе орташа мерзімді шешімдерге қолданылады. Сандық болжамдау әдістерінің мысалдары: өткен кезеңтегі сұраныс, қарапайым және салмақты N кезеңдік жылжымалы орташа, қарапайым экспоненциалды тегістеу, Пуассон процесі моделіне негізделген болжам және көбейтілген маусымдық индекстер. Алдыңғы зерттеулер көрсеткендей, әртүрлі әдістер болжамның әртүрлі дәлдігіне әкелуі мүмкін. Мысалы, GMDH нейрондық желісі, бір экспоненциалды тегістеу, екі экспоненциалды тегістеу, ARIMA және кері тарату нейрондық желісі сияқты классикалық болжамдау алгоритмдерінен жақсы нәтижелер көрсеткені анықталды.

Орташа тәсіл

Бұл тәсілде болашақ мәндердің барлық болжамдары өткен деректердің орташа мәніне тең. Бұл әдісті өткен деректер қолжетімді кез келген дерек түрімен қолдануға болады. Уақыт қатарымен жазуда:

мұндағы – өткен деректер. Уақыт қатарының жазуы осы жерде қолданылғанымен, орташа тәсілді көлденең қима деректер үшін де қолдануға болады (көрінбеген мәндерді болжағанда; деректер жинағына кірмейтін мәндер). Онда көрінбеген мәндерге жасалған болжам – көрінген мәндердің орташа мәні болады.

Қате болжаумен геометриялық экстраполяция

3 нүктелі тізбек пен "сәт" немесе "индекс" арқылы жасалуы мүмкін. Бұл типтегі экстраполяция, белгілі тізбектер базасының (OEIS) көп бөлігінде болжамдардың 100% дәлдігін қамтамасыз етеді.

Оқу және сынақ жиынтығы

Болжамдардың сапасын бағалау кезінде модельдің тарихи деректерге қаншалықты жақсы сәйкес келетінін қарастыру дұрыс емес; болжамдардың дәлдігін модельді құру кезінде қолданылмаған жаңа деректердегі нәтижелері арқылы ғана анықтауға болады. Модельдерді таңдауда қолданыстағы деректердің бір бөлігі модельді құруға, ал қалған бөлігі модельді тексеруге пайдаланылады, бұл жоғарыдағы мысалдарда көрсетілгендей.

Циклдік мінез-құлық

Деректердің циклдік мінез-құлқы, әдетте, кем дегенде екі жылға созылатын тұрақты ауытқулар болғанда және ағымдағы циклдің ұзақтығын болжау мүмкін болмағанда пайда болады. Циклдік мінез-құлықты маусымдық мінез-құлықпен шатастыруға болмайды. Маусымдық ауытқулар жыл сайын бірқалыпты үлгіні сақтайды, сондықтан олардың мерзімі әрқашан белгілі. Мысалы, Рождество қарсаңында дүкендердің тауар қоры Рождестволық сатып алушыларға дайындалу үшін артады. Циклдік мінез-құлықтың мысалы ретінде, белгілі бір табиғи экожүйенің популяциясы, табиғи қоректік базасы азайғанда азая бастаса, ал популяция азайғаннан кейін қоректік база қалпына келіп, популяция қайтадан өсе бастайды. Циклдік деректерді стандартты маусымдық түзету әдісімен есепке алуға болмайды, себебі олардың белгілі бір мерзімі жоқ.

Шектеулер

Шектеулер болжау әдістерінің сенімді түрде болжай алмайтын кедергілерді тудырады. Сенімді болжау мүмкін емес көптеген оқиғалар мен мәндер бар. Мысалы, ойыншық немесе лотерея нәтижелері сияқты оқиғаларды болжауға болмайды, себебі олар кездейсоқ оқиғалар және деректерде маңызды байланыс жоқ. Егер болжамға әкелетін факторлар белгілі болмаса немесе толық түсінілмесе, мысалы, қор және валюта нарықтарында, болжамдар көбінесе қате немесе дұрыс емес болады. Мұның себебі – бұл нарықтарға әсер ететін барлық фактор туралы жеткілікті мәліметтердің болмауы, болжамдардың сенімді болуы үшін. Сонымен қатар, осы нарықтардың болжамдарының нәтижелері нарыққа қатысушылардың мінез-құлқына әсер етеді, бұл болжамның дәлдігін одан әрі төмендетеді. Өйткені "болжау жасаушылар олар болжау жасауға тырысатын әлеуметтік ортаның бір бөлігі болып табылады және осы процесте осы ортаға өздері де әсер етуі мүмкін".