Trochu o forecastingu (a recesi)

Základní info, (psáno s pomocí AI GPT, zkouším to a vypadá to fajn, ale jen editací jsem myslím strávil stejně času jako kdybych to psal celé, takže přínos je zatím spíše rozpačitý)

Forecasting je metoda předvídání budoucnosti na základě historických dat, úsudků odborníků i laiků nebo jakýchkoli jiných zdrojů informací. Forecasting se používá v různých oblastech, jako je ekonomika, politika, sociologie nebo bezpečnost. Například i FBI používá, mimo jiné metody, také forecasting k odhadu pravděpodobnosti teroristických útoků, zločinnosti nebo kybernetických hrozeb.

A jak to vlastně funguje?

Jednoduchý příklad forecastingového výpočtu by mohl být tento: Jaká je pravděpodobnost, že se do roka 2024 stane prezidentem USA Kanye West? Podle některých zdrojů je to asi 0,1 %, což je asi stejně jako šance vyhrát loterii.  Forecastingový výpočet pravděpodobnosti by mohl vypadat takto: P(Kanye West prezident) = P(Kanye West kandidát) * P(Kanye West vyhraje primárky) * P(Kanye West vyhraje volby)

Předpokládejme, že Kanye West se rozhodne kandidovat za Republikánskou stranu a že má 10 % šanci vyhrát primárky proti ostatním republikánským kandidátům. Dále předpokládejme, že má 20 % šanci vyhrát volby proti demokratickému kandidátovi. Pak by platilo:

P(Kanye West prezident) = 1 * 0,1 * 0,2 = 0,02 = 2 %  a podle tohoto je tedy mnohem vyšší než by se na první dobrou asi zdálo.

Nebo chcete odhadnout, jaký bude zítřejší kurz eura vůči koruně. Máte k dispozici historická data o kurzu za posledních 30 dní. Když z grafu zjistíte, že kurz má trend klesat o 0.01 Kč za den a dnes je kurz 25.50 Kč za euro.  Tak jaký bude zítřejší kurz? Zítřejší kurz = dnešní kurz - trend = 25.50 - 0.01 = 25.49 Kč za euro.

Protažení křivky, primitivní ale pokud nevíte o něčem jiném tak klidně použijte, pro krátké vzdálenosti funguje v naprosté většině případů dobře.

Jsou to primitivní příklady ale vetšina amatérských forecasterů si s nimi docela vystačí. Komu by nestačily tak pro info v podstatě existují tyto metody forecastingového výpočtu:

- Průměrování: Jedná se o jednoduchou metodu, která spočívá v použití průměrné hodnoty minulých dat jako odhadu pro budoucnost. Tato metoda je vhodná pro série bez trendu nebo sezónnosti.
- Exponenciální vyrovnání: Tato metoda používá vážený průměr minulých dat, kde váhy klesají exponenciálně s časem. Tím se dává větší důraz na nedávná data a snižuje se vliv starých dat. Tato metoda je vhodná pro série s trendem nebo sezónností.
- Regrese: Tato metoda používá statistický model, který popisuje vztah mezi závislou proměnnou (např. prodej) a jednou nebo více nezávislými proměnnými (např. cena, reklama, počasí). Tento model se pak používá k předpovídání budoucích hodnot závislé proměnné na základě odhadů nezávislých proměnných. Tato metoda je vhodná pro série s lineárním nebo nelineárním trendem a pro analýzu vlivu různých faktorů na proměnnou zájmu.
- Časové řady: Tato metoda používá složitý matematický model, který zachycuje různé složky časové řady, jako jsou trend, sezónnost, cyklické změny a náhodné chyby. Tento model se pak používá k extrahování těchto složek z minulých dat a k jejich projekci do budoucnosti. Tato metoda je vhodná pro série s komplexním chováním a pro dlouhodobé předpovědi.

Pro nás je aktuálně zajímavé že zprůměrováním předpovědí mnoha forecasterů, kteří používají tyto postupy, byla dosažena předpověď, že pravděpodobnost recese V USA je aktuálně pro rok 2023 pouze 31% ale pozor na 2024 je to už 65%

Next US Economic Recession | Metaculus

Jaký je váš názor, hrozba recese se pouze odsouvá do příštího roku?