Ефективність моделі, яка використовується при прогнозуванні, можна виміряти за допомогою зазначених вище прийомів. Проте нас цікавить точність прогнозних значень.
Помилка прогнозу – це різниця між прогнозним і фактичним значеннями. Незалежно від використаної моделі важливо оцінити її ефективність з точки зору точності і в ідеалі помилки прогнозу повинні бути зведені до мінімуму.
При розробці моделі прогнозування історичні дані відіграють важливу роль. В ідеалі бажано мати велику кількість даних за значний період часу, щонайменше за 4-5 років. Крім того, дані, що використовуються, повинні бути “типовими” з точки зору ситуації. Точність прогнозу однозначно залежить від застосовуваної моделі. Але вище згадане означає, що при складанні того чи іншого прогнозу прийнятна лише одна модель. Можливо, що в деяких випадках декілька різних моделей дадуть відносно надійні оцінки. В будь-якій моделі прогнозування основним елементом є тренд. Іншими елементами моделі прогнозування є сезонні та циклічні коливання, які неможливо передбачити у визначений час.
Поєднання цих елементів також є важливою частиною моделі. Дуже важливо вибрати найбільш прийнятний метод прогнозування.
Перш ніж використовувати модель для складання реальних прогнозів, її необхідно перевірити на об’єктивність, для того щоб забезпечити точність прогнозів. Цього можна досягнути декількома шляхами:
1) визначити на основі яких історичних даних створюється модель, потім фактичні дані порівняти з відповідними оцінками, отриманими за допомогою даної моделі. Розбіжності між двома значеннями покажуть, як модель проявить себе при визначенні майбутніх значень. Але при цьому існує імовірність того, що ступінь точності прогнозування буде викривленою, так як модель в середині діапазону даних проявить себе краще, ніж на часових періодах за межами діапазону;
2) результати моделі порівняти з фактичними значеннями, коли ті виявляються. Після отримання фактичних даних можна перевірити точність моделі. Недоліком такого підходу є те, що перевірка моделі може зайняти багато часу.
3) щоб врахувати недоліки, описані в перших двох пунктах, необхідно розробити модель прогнозування виходячи з обмеженого набору історичних даних. Такого роду перевірка більш реальна, так як вона фактично моделює прогнозну ситуацію. Недолік такого методу полягає в тому, що самі останні, отже, і найбільш значимі показники виключені з процесу формування вихідної моделі. Після перевірки такої моделі для зменшення очікуваних помилок необхідно вносити зміни у вже існуючу модель. Такі зміни вносяться протягом всього часу, коли модель використовується у реальному житті.
