Mean_directional_accuracy
平均方向精度( MDA ) は、平均方向精度とも呼ばれ、統計における予測方法の予測精度の尺度です。予測方向 (上向きまたは下向き) と実際の実現方向を比較します。次の式で定義されます。1 N ∑ t 1
記号(あt t − 1) =
記号(ふt t − 1)
{ {frac {1}{N}}sum _{t}mathbf {1} _{operatorname {sgn}(A_{t}-A_{t-1})=operatorname {sgn} (F_{t}-A_{t-1})}}
ここで、A tは時間tでの実際の値であり、F tは時間tでの予測値です。変数Nは、予測ポイントの数を表します。関数
記号( ⋅ ) { operatorname {sgn}(cdot )}
は符号関数であり、 1 { mathbf {1} }
指標関数です。
簡単に言えば、MDA は、研究中の予測方法が時系列の正しい方向を検出できる確率を提供します。MDA は、経済と金融のパフォーマンスを予測するための一般的な指標です。
MDA は、経済学者が関心のある変数の方向性のある動きのみに関心を持つことが多い経済学のアプリケーションで使用されます。マクロ経済学の例として、インフレの方向性を知りたい通貨当局は、インフレがそれぞれ上昇または下降すると予測された場合に金利を上げたり下げたりします。別の例は、需要が増加傾向にあるのか減少傾向にあるのかをユーザーが知りたい財務計画に見られます。
他の予測指標との比較
平均絶対パーセント誤差や中央絶対偏差などの多くの手法は、予測を評価し、予測の精度と値に関する情報を提供します。定量的誤差によって測定される精度は重要ですが、変化の方向を正確に予測することはより重要かもしれません。方向精度はバイナリ評価に似ています。メトリクスは、時系列の上昇または下降方向のみを考慮し、増加または減少の量的値とは無関係です。たとえば、価格は上がるか下がるか。どのくらい増減するかは、他の予測指標によって検出できます。
参考文献
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