The effectiveness of the main information criteria in choosing the best short-term economic forecasting model

Capa

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Any theory is based on a certain axiomatic core, which includes axioms and postulates. The latter includes conclusions and results from other theories or branches of science that are accepted in this theory without proof. Among such postulates accepted in modern economic forecasting are informational criteria, which are used to select the best forecasting model from a set of competing ones. Most often, forecasters use two main criteria — Akaike and Schwarz. The article demonstrates, using the example of short-term forecasting of 120 different data series through AR(p) autoregressions, that in practice this tool does not perform as well as expected. An alternative to the informational criteria can be a criterion based on Bayesian hypothesis testing, which is outlined in the article. This criterion incorporates information about the likelihood of describing prior and posterior data, the cross-accounting of which corresponds to Bayesian selection. A comparative analysis of the application of informational criteria and the new criterion, the results of which are presented in the article, supports the latter criterion, which is recommended for practical use.

Sobre autores

S. Svetunkov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: sergey@svetunkov.com
Saint Petersburg, Russia

Bibliografia

  1. Аистов А. В., Николаева Т. П. (2019). Гипотеза о стимулирующем воздействии туризма на ВВП // Прикладная эконометрика. Т. 56. С. 5–24. [Aistov A. V., Nikolaeva T. P. (2019). Hypothesis about the stimulating impact of tourism on GDP. Applied Econometrics, 56, 5–24 (in Russian).]
  2. Светуньков И. С., Светуньков С. Г. (2024). Методы и модели социально-экономического прогнозирования. Учебник и практикум для академического бакалавриата. Т. 1. «Теория и методология прогнозирования». М.: Издательство Юрайт. 351 с. [Svetunkov I. S., Svetunkov S. G. (2024). Methods and models of socio-economic forecasting. Textbook and practical training for the academic bachelor’s degree. Vol. 1. Theory and methodology of forecasting. Moscow: Yurait Publishing House. 351 p. (in Russian).]
  3. Светуньков С. Г. (2023). К вопросу о выборе лучшей прогнозной модели. В сб.: «Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли». Сборник трудов Всероссийской научно-практической и учебно-методической конференции. Санкт-Петербург, 15–19 мая 2023 года. Часть 2. С. 258–266. [Svetunkov S. G. (2023). On the issue of choosing the best forecast model. In: “Fundamental and applied research in management, economics and trade”. Collection of proceedings of the All-Russian scientific, practical and educational conference. St. Petersburg, May 15–19, 2023. Part 2, 258–266 (in Russian).]
  4. Тимофеев В. С., Фаддеенков А. В., Щеколдин В. Ю. (2015). Эконометрика. Учебник. Новосибирск: Изд-во НГТУ. 354 с. [Timofeev V. S., Faddeenkov A. V., Shchekoldin V.Yu. (2015). Econometrics: Textbook. Novosibirsk: NSTU Publishing House. 354 p. (in Russian).]
  5. Akaike H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19, 6, 716–723.
  6. Akaike H. (1973). Information theory as an extension of the maximum likelihood principle. Second International Symposium on Information Theory. Edited by B. N. Petrov and F. Csaki. Budapest: Akademiai Kiado, 267–281.
  7. Berrar D. (2019). Cross-validation. In: “Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology”. Reference module in Life Sciences, 1. Amsterdam: Elsevier, 542–545. doi: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20349-X
  8. Degiannakis S., Filis G., Klein T., Walther T. (2022). Forecasting realized volatility of agricultural commodities. International Journal of Forecasting, 38, 1, 74–96.
  9. Emmert-Streib F., Liu J., Cherifi H., Kauffman S., Yli-Harja O. (2024). Moving beyond simulation and learning: Unveiling the potential of complexity data science. PLOS Complex Systems, 1 (2). doi: 10.1371/journal.pcsy.0000002
  10. Gilliand M. (2020). The value added by machine learning approaches in forecasting. International Journal of Forecasting, 36, 1, 161–166.
  11. Gold C. (2020). Fighting churn with data. N.Y.: Manning Publications. 504 p.
  12. Knafl G. J., Ding K. (2016). Adaptive regression for modeling nonlinear relationships. Springer International Publishing. 375 p.
  13. Knuppel M. (2014). Efficient estimation of forecast uncertainty based on recent forecast errors. International Journal of Forecasting, 30, 2, 257–267.
  14. Kolassa S. (2020). Will deep and machine learning solve our forecasting problems? Foresight, 57, Spring, 13–18.
  15. Makridakis S., Hibon M. (2000). The M3-competition: Results, conclusions and implications. International Journal of Forecasting, 16, 451–476.
  16. Mills T. C. (2019). Applied time series analysis: A practical guide to modeling and forecasting. London: Elsevier Science. 354 p.
  17. Ord K., Fildes R., Kourentzes N. (2017). Principles of business forecasting. N.Y.: Wessex Press, Inc. 544 p.
  18. Pritularga K. F., Svetunkov I., Kourentzes N. (2021). Stochastic coherency in forecast reconciliation. International Journal of Production Economics, 240 (7), 108221. doi: 10.1016/j.ijpe.2021.108221
  19. Schwarz G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics, 6, 2, 461–464.
  20. Shaikh A. A., Irfan Ali A. A., Cárdenas-Barrón L.E. (2021). Optimal decision making in operations research and statistics: Methodologies and applications. Abingdon: CRC Press. 434 p.
  21. Shittu O. I. (2009). Comparison of criteria for estimating the order of autoregressive process: A Monte Carlo approach. European Journal of Scientific Research, 30, 3, 409–416.
  22. Svetunkov S., Svetunkov I. (2024). On the issue of choosing the best predictive model based on Bayesian principles. In: T. C. Devezas, M. A. Berawi, S. E. Barykin, T. Kudryavtseva (eds.) “Understanding the digital transformation of socio-economic-technological systems. Lecture Notes in Networks and Systems”. Vol. 951. Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-56677-6_8
  23. Tallman E. W., Zaman S. (2017). Forecasting inflation: Phillips curve effects on services price measures. International Journal of Forecasting, 33, 2, 442–457.
  24. Weakliem D. L. (2016). Hypothesis testing and model selection in the social sciences. N.Y.: The Guilford Press. 202 p.
  25. Zhang J., Yang Y., Ding J. (2023). Information criteria for model selection. WIREs Computational Statistics, 15 (5), e1607. doi: 10.1002/wics.1607

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».