Когда дело доходит до экстремальных явлений, общественное обсуждение прогнозов часто сосредотачивается на прогнозных характеристиках. Например, после международного финансового кризиса 2007 года общественность уделяла большое внимание экономистам, которые правильно предсказали кризис, объясняя это своей превосходной способностью к прогнозированию. Однако ограничение оценки прогнозов только подмножествами экстремальных наблюдений имеет неожиданные и нежелательные последствия и неизбежно дискредитирует даже самые экспертные прогнозы. В недавней статье статистики доктор Себастьян Лерх и профессор Тилманн Гнейтинг (оба связаны с HITS и Технологическим институтом Карлсруэ) вместе со своими соавторами из Норвегии и Италии проанализировали и объяснили это явление и предложили потенциальные лекарства.
Исследовательская группа использовала теоретические аргументы, имитационные эксперименты и исследование реальных данных по экономическим переменным. Статья только что была опубликована в рецензируемом журнале Statistical Science. Он основан на исследовании, финансируемом Фондом Volkswagen.Каждый раз предсказывать бедствия — стоящая стратегия?
Оценка прогнозов часто проводится публично только в том случае, если наблюдалось экстремальное явление; в частности, если синоптики не смогли предсказать событие, оказывающее сильное влияние на экономику или общество. Примером того, что это может означать для синоптиков, является разрушительное землетрясение в Аквиле в 2009 году, в результате которого погибло 309 человек. После этого шесть итальянских сейсмологов предстали перед судом за то, что не предсказали землетрясение.
Они были признаны виновными в непредумышленном убийстве и приговорены к шести годам тюремного заключения, пока Верховный суд в Риме не снял с них обвинения.Но как ученые и сторонние наблюдатели, например СМИ, могут оценить точность прогнозов экстремальных явлений? На первый взгляд, практика выбора крайних наблюдений и отбрасывания неэкстремальных наблюдений с использованием стандартных инструментов оценки кажется вполне логичной. Интуитивно точные прогнозы по подмножеству экстремальных наблюдений могут указывать на превосходные предсказательные способности.
Но ограничение анализируемых данных выбранными подмножествами может быть проблематичным. «Короче говоря, если оценка прогноза зависит от наблюдения за катастрофическим событием, предсказание катастрофы каждый раз становится стоящей стратегией», — говорит Себастьян Лерх, член группы «Вычислительная статистика» в HITS. Учитывая, что внимание средств массовой информации имеет тенденцию сосредотачиваться на экстремальных событиях, прогнозы экспертов обречены на провал в глазах общественности, и возникает соблазн основывать принятие решений на ошибочных процедурах вывода. «Мы называем этот критический вопрос« дилеммой прогнозиста », — добавляет Тилманн Гнейтинг.
Как избежать дилеммы прогнозиста: метод — это все.Этого затруднительного положения можно избежать, если прогнозы принимают форму распределений вероятностей, для которых стандартные методы оценки могут быть обобщены, чтобы учесть особый акцент на экстремальных событиях. В документе используются экономические прогнозы роста ВВП и темпов инфляции в Соединенных Штатах в период с 1985 по 2011 год, чтобы проиллюстрировать дилемму прогнозиста и то, как эти инструменты могут быть использованы для ее решения.
Результаты исследования особенно актуальны для ученых, стремящихся оценить прогнозы своих собственных методов и моделей, а также для внешних третьих сторон, которым необходимо выбирать между конкурирующими поставщиками прогнозов, например, для создания предупреждений об опасностях или принятия финансовых решений.Хотя в исследовательском документе основное внимание уделяется набору экономических данных, выводы важны для многих других приложений: инструменты оценки прогнозов в настоящее время проходят испытания для использования национальными и международными метеорологическими службами.Ссылка: http://projecteuclid.org/euclid.ss/1491465630