Допустим мы имеем некоторый набор переменных и исторические данные.
Мы строим регрессионную модель.
Предположим, что регрессионная модель показывает неблагоприятное развитие событий.
Мы наблюдаем развитие событий и оказывается, что новые данные полностью соответствуют регрессионной модели.
Но мы ожидаем, что лицам, которым поручено управлять, должны были предпринять некоторые управляющие воздействия и переломить неблагоприятных ход событий.
Но регрессионная модель показывает - ничего не изменилось.
Такой ход событий говорит о том, что мы можем иметь две ситуации:
* * *
Что такое модель?
Демистифицирующее моделирование: как количественные модели могут - и не могут - объяснить мир. 25 июня 2020 г. | Статья
Ключевая особенность модели - упрощение реальности.
Можно сказать, что модель - это своеобразная карта. Карта с небольшим числом данных, но таким данными, которые помогают принимать решения - как быстрее добраться до пункта назначения. На с помощью чего добраться до цели - это ваше решение.
Модель - оно же представление реальной системы, описываемое математическими уравнениями. С помощью модели можно проверить гипотезы и предположения о поведении системы. Например, экономические модели описывают взаимодействия внутри экономики, что позволяет экономистом оценить влияние факторов на экономические результаты.
Второе эффект модели состоит в том, что с помощью модели можно ограничить набор переменных, выделив именно те, которые имеют значение в исследовании конкретных вопросов.
Следующее полезное свойство модели - оценка чувствительности. С помощью модели можно оценить эффект изменения результата в зависимости от изменения фактора. Причем, важно не столько количественная, а качественная оценка - насколько значительны изменения в силу изменений входных факторов.
Модели могут использоваться для аргументирования сценариев и политик, так как модели показывают зависимость результата от разных предположений.
Подводные камни, которых следует избегать при использовании моделей
Модель - это просто инструмент. Ценность модели зависит от способа ее использования.
Модели основывается на трех основных компонента:
Мы строим регрессионную модель.
Предположим, что регрессионная модель показывает неблагоприятное развитие событий.
Мы наблюдаем развитие событий и оказывается, что новые данные полностью соответствуют регрессионной модели.
Но мы ожидаем, что лицам, которым поручено управлять, должны были предпринять некоторые управляющие воздействия и переломить неблагоприятных ход событий.
Но регрессионная модель показывает - ничего не изменилось.
Такой ход событий говорит о том, что мы можем иметь две ситуации:
- Реально события не управляют.
- Инерция процесса настолько велика, что управляющие воздействия неэффективны или не способны переломить инерцию процесса.
Таким образом, ситуация, в которой оправдывается неблагоприятный прогноз в силу регрессионной модели, говорит о неэффективности управления.
В построении модели могут участвовать как эндогенные (внутренние) так и экзогенные (внешние) переменные.
Внутренние переменные свидетельствуют о инерции процесса. "Мощность" инерции можно оценить как степень объясненной дисперсии наблюдаемой величины за счет соответствующей эндогенной переменной.
Внешние переменные - управляющие переменные. Степень объясненной дисперсии за счет экзогенных переменных свидетельствуют о возможностях управления. Следует также отметить, оценка влияния экзогенных переменных в конкретной точке может лучше описывать возможности управления, нежели объясненная дисперсия. Связано это с тем, что степень накопленной инерции зависит от конкретной точки, а объясненная дисперсия описывает процесс в среднем и в режиме активного управления следует аккуратно оценивать интервал осреднения, уменьшая его по возможности.
Данные рассуждения работают, если
- Удалось определить представительный набор факторов.
- Удалось получить достаточный для построения модели набор данных: исторических или полученных в результате планирования эксперимента.
- Удалось классифицировать факторы с точки зрения эндогенности и экзогенности.
Если строится одно регрессионное уравнение, то эндогенность можно оценить с помощью авторегрессионных уравнений.
Если строится система регрессионных уравнений, то процедура построения регрессионных уравнений подразумевает построения набора модели, в которой в качестве оцениваемых величин поочередно или по выбору исследователя выбираются разные переменные выборки.
Если у исследователя уже имеется некоторая абстрактная математическая модель, то решается задача идентификации параметров модели.
В связи с этим возникает подход к оценки - хорош ли прогноз.
Зачастую к прогнозу предъявляются претензии - прогноз не оправдался.
Но всегда ли прогноз должен оправдываться на радость автора прогноза?
Навряд ли.
Очень много прогнозов строятся именно с тем, чтобы они не оправдались. И для этого и нужно управление процессом. А вот если неблагоприятный прогноз оправдалась, то вероятно - никто не управлял процессом. Или "противник" добился своего, если прогноз описывает схватку противоборствующих сторон.
* * *
Что такое модель?
Демистифицирующее моделирование: как количественные модели могут - и не могут - объяснить мир. 25 июня 2020 г. | Статья
Ключевая особенность модели - упрощение реальности.
Можно сказать, что модель - это своеобразная карта. Карта с небольшим числом данных, но таким данными, которые помогают принимать решения - как быстрее добраться до пункта назначения. На с помощью чего добраться до цели - это ваше решение.
Модель - оно же представление реальной системы, описываемое математическими уравнениями. С помощью модели можно проверить гипотезы и предположения о поведении системы. Например, экономические модели описывают взаимодействия внутри экономики, что позволяет экономистом оценить влияние факторов на экономические результаты.
Второе эффект модели состоит в том, что с помощью модели можно ограничить набор переменных, выделив именно те, которые имеют значение в исследовании конкретных вопросов.
Следующее полезное свойство модели - оценка чувствительности. С помощью модели можно оценить эффект изменения результата в зависимости от изменения фактора. Причем, важно не столько количественная, а качественная оценка - насколько значительны изменения в силу изменений входных факторов.
Модели могут использоваться для аргументирования сценариев и политик, так как модели показывают зависимость результата от разных предположений.
Подводные камни, которых следует избегать при использовании моделей
Модель - это просто инструмент. Ценность модели зависит от способа ее использования.
Модели основывается на трех основных компонента:
- исходные данные, используемые для построения модели,
- выбор формы (структуры) модели (вида уравнений),
- рассчитанные параметры (коэффициент) модели.
- Модель не может исправить плохие данные.
- Модель может быть основана на неверных предположения о виде уравнений, о ее структуре. Рассчитанные коэффициенты могут содержать систематические ошибки, а "точные" значения коэффициентов должны быть заменены доверительными интервалами.
