Để xem xét các lỗi dự báo người ta phải quan tâm đến hai khía cạnh, đó là độ lệch (bias) và độ chính xác (accuracy).
Độ lệch: Một dự báo gọi là có độ lệch nếu như có lỗi lớn hơn ở một hướng so
với hướng khác. Phương pháp dự báo lúc đó sẽ có khuynh hướng dự báo thiếu
(under-forecast) hoặc dự báo thừa (over-forecast).
Độ chính xác: Độ chính xác dự báo là khoảng cách của giá trị dự báo đến giá
trị thực tế bỏ qua sự quan tâm về hướng
Trong Bảng 1.1 là số liệu của một dự báo gồm sáu chu kỳ dự báo, trong đó giá trị Dt là giá trị thực tế và Ft là giá trị dự báo.
Bảng 1.1: Các số liệu của một dự báo
t Dt Ft Et (Et)2 |Et| |Et|/Dt 1 170 200 -30 900 30 17,6% 2 230 195 35 1225 35 15,2% 3 250 210 40 1600 40 16,0% 4 200 220 -20 400 20 10,0% 5 185 210 -25 625 25 13,5% 6 180 200 -20 400 20 11,1% Tổng -20 5150 170 83,5%
23
Đánh giá dự báo dựa vào các số liệu trong Bảng 1.1
- Lỗi dự báo tổng (cumulative sum of forecast error - CFE) = -20
- Độ lệch tuyệt đối trung bình (mean absolute deviation - MAD) = 170/6
= 28,33
- Lỗi bình phương trung bình (mean squared error - MSE) = 5150/6 = 858,33
- Độ lệch chuẩn của lỗi dự báo (standard deviation of forecast errors) =
(5150/6)1/2 = 29,30
- Lỗi phần trăm tuyệt đối trung bình (mean absolute percent error - MAPE) = 83,4%/6 = 13,9%
Kết luận
- Dự báo có xu hướng dư thừa (over-estimate)
- Lỗi trung bình của mỗi lần dự báo là 28,33, hoặc là 13,9% của giá trị thực
- Phân bố của lỗi dự báo có độ lệch chuẩn là 29,30