Calcula el error porcentual absoluto medio (MdAPE, por sus siglas en inglés) entre el pronóstico y los resultados eventuales.
Sintaxis
MdAPE(X, F, Tipo de retorno)
- X
- es el resultado eventual de la muestra de datos de una serie de tiempo (un despliegue de celdas unidimensional (e.g. fila o columna).
- F
- es el resultado de datos de series de tiempo (un despliegue de celdas unidimensional (e.g. fila o columna).
- Tipo de retorno
- es un cambio para seleccionar el tipo MdAPE calculado (0=regular (estándar), 1=simétrico) .
Orden Descripción 1 MdAPE (defecto) 2 SMdAPE
Observaciones
- La serie de tiempo es homogenea o igualmente espaciada.
- Las series de tiempo X y F deben ser de tamaños idénticos.
- Las series de tiempo X o F pueden incluir observaciones con valores faltantes (e.g. #N/A o espacio en blanco).
- Las observaciones con valores faltantes en Y or F se excluirán del cálculo MdAPE.
- El porcentaje (estándar) de error absoluto (APE) para una observación dada se define así:
$$ {\displaystyle {p_t = \left | \frac{y_t - f_t}{y_t} \right | = \left | \frac{e_t}{y_t}\right |}} $$
Donde:
- $\{y_t\}$ es el valor resultado actual en el tiempo t.
- $\{f_t\}$ es el valor pronósticado en el tiempo t.
- El error porcentual simétrico absolute (SAPE, por sus siglas en inglés) de una observación dada se define así:
$$ {\displaystyle {s_t = \left | \frac{y_t - f_t}{y_t + f_t} \right | = \left | \frac{e_t}{y_t + f_t}\right |}} $$ - El error porcentual absoluto medio (MdAPE) se encuentra al ordenar el error porcentual absoluto (APE) del más pequeño al más grande, y usando este valor del medio (o el promedio de los dos valores de en medio si N es un número par) como la media:
$${\displaystyle {\mathrm{MdAPE} = \mathrm{median}(p_1,p_2,\cdots,p_N)}}$$ - De igual manera, la media del error porcentual simétrico absoluto se encuentra ordenando los errores porcentuales absolutos simétricos (SAPE) y usando el valor de en medio:
$${\displaystyle {\mathrm{sMdAPE} = \mathrm{median}(s_1,s_2,\cdots,s_N)}}$$ - MdAPE es más resistente a los valores atípicos que MAPE y sMAPE.
- MdAPE es menos intuitivo, por ejemplo un MdAPE de 8% no significa que el error porcentual absoluto promedio es 8%. En vez, esto significa que la mitad de los errores porcentuales absolutos son menos del 8% y la otra mitad está por encima del 8%.
- Es difícil combinar el MdAPE entre horizontes y/o series y cuando se obtienen nuevos datos.
- La función MdAPE esta disponible comenzando con la versión 1.65 HAMMOCK.
Ejemplos
Ejemplo 1:
|
|
Fórmula | Descripción (Resultado) |
---|---|
=MAPE($B$3:$B$21;$C$3:$C$21;1) | MAPE (0,157689) |
=MAPE($B$3:$B$21;$C$3:$C$21;2) | sMAPE (0,155052) |
Ejemplos de archivos
Enlaces Relacionados
Referencias
- R.J. Hyndman, A.B. Koehler, "Another look at measures of forecast accuracy", International Journal of Forecasting, 22 (2006), pp. 679-688
- James Douglas Hamilton; Time Series Analysis; Princeton University Press; 1st edition(Jan 11, 1994), ISBN: 691042896
- Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series; John Wiley & SONS; 2nd edition(Aug 30, 2005), ISBN: 0-471-690740
- D. S.G. Pollock; Handbook of Time Series Analysis, Signal Processing, and Dynamics; Academic Press; Har/Cdr edition(Nov 17, 1999), ISBN: 125609906
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