统计预测效果的评价方法

张登兵

（盐城工学院 经济与管理学院，江苏盐城 224051）

0 引言

预测信息对于决策行为有直接影响，从而影响着决策的效用。对于预测信息的评价可分为事前评价与事后评价。事前评价侧重于预测信息的内在特征，事后评价侧重于预测与事实的偏离程度以及对决策效用的影响。预测效果的科学评价在科学决策中具有重要地位和作用。

1 基于信息熵的预测信息评价方法

在香农信息理论中，信息熵是一种信息测度的工具，它是一种统计意义上的信息概念。

为了说明信息熵在预测评价中的应用，我们举一个简单的例子。假设要对明天的天气情况进行预测。通过对现有状况进行分析，综合历史信息，得到如下两种关于天气的预测。

预测1：晴天4/8，多云2/8，小雨1/8，大雨1/8

预测2：晴天7/8，小雨1/8

哪一个预测更为有效呢？

现在，计算两种预测的信息熵：

可以看出，预测1的信息熵大于预测2的信息熵。也就是说，相比预测2，预测1具有更大的不确定性。因此，对于预测2对于未来的判断更具针对性，也更能为决策提供有效信息。

在决策中，决策者总希望能够获得一个相对明确（熵值较小）的对未来的判断。因为，这种预测对决策的影响是明显的。预测的两种极端情况是：等可能预测（各种可能状况的可能性相等，信息熵值最大，这种预测事实上并没有提供任何针对性的有效信息）、确定预测（预测唯一事件发生，其它事件零可能，熵值最小）。一般认为，确定预测具有更强的决策指导意义，它是风险偏好决策者更愿采用的方法。……