Источник ошибки прогноза это - Исправление ошибок и поиск оптимальных решений проблем

Термин и определение

Источник ошибки прогноза

Опубликовано:
placirobas1976656

Предмет:
Бизнес-планирование

👍 Проверено Автор24

фактор, который может привести к появлению ошибки прогноза.

Научные статьи на тему «Источник ошибки прогноза»

1.

Качественный анализ опасностей

Порядок их выполнения:

Тщательное изучение системы и технических характеристик объекта, источников его…
Этот анализ имеет системный подход и носит характер прогноза….
и последствий;
Выбирается идентификация возможности исправления ошибки;
Идентифицируются причины ошибки…
;
Выбирается метод предотвращения ошибки;
Выбирается оценка вероятности ошибки и оценка вероятности её…
Завершается он прогнозом новых ЧП и составлением плана мероприятий по их предупреждению.

Статья от экспертов

2.

О ВЛИЯНИИ ДОСТОВЕРНОСТИ ПРОГНОЗА ВОЛНЕНИЯ НА ВЕЛИЧИНУ ВОЛНОВЫХ ИЗГИБАЮЩИХ МОМЕНТОВ СУДОВ СМЕШАННОГО ПЛАВАНИЯ С КЛАССОМ РОССИЙСКОГО РЕЧНОГО РЕГИСТРА

В статье на основании литературных источников показано, что в настоящее время прогнозы волнения в бассейнах эксплуатации судов смешанного плавания могут быть с ошибкой в опасную сторону. Предложена корректировка полученных ранее авторами зависимостей для волновых изгибающих моментов таких судов с учетом ошибки прогнозов волнения.

3.

Анализ информации при принятии управленческих решений

не на непосредственном наблюдении, поэтому на них влияет ошибка измерения….
Более точные методы измерения уменьшают эту ошибку….
Для построения оценок и прогнозов часто используют обобщенные связи….
Очевидно, что предпочтительно использовать более надежные источники….
Их источником могут стать социологические опросы, применение экспертных методов.

Статья от экспертов

4.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОШИБОК ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ

Возобновляемые источники энергии считаются экономически выгодными и экологически чистыми в отличие от традиционных источников. Однако возобновляемые источники энергии имеют погрешности при прогнозировании. Эти ошибки прогноза могут привести к значительным проблемам, если их не учитывать в алгоритмах.

Повышай знания с онлайн-тренажером от Автор24!

📝 Напиши термин
✍️ Выбери определение из предложенных или загрузи свое
🤝 Тренажер от Автор24 поможет тебе выучить термины, с помощью удобных и приятных
карточек

Источник

2. Сущность прогнозирования: основные понятия и определения

Прогноз
— это система
аргументированных высказываний о
будущем состоянии объекта, носящих
вероятный, но достаточно достоверный
характер.

—
это перспективная характеристика
какого-либо процесса, объекта или явления
без конкретных целей и без мер по
реализации целей.

Проще
говоря, прогноз – это «слепок» целей
будущего.

Прогнозирование
— это процесс
познания возможных вариантов развития
какого-либо объекта, процесс построения
сценариев развития какой-либо системы.

Место
прогнозирования в системе ГРЭ:

Прогноз
— это стадия, которая предшествует
программированию и планированию, и ее
целевое назначение: дать материалы к
составлению плана или программы.

Прогноз
имеет самостоятельное значение и
используется для выработки отдельных
перспективных и текущих политических
решений, для выработки экономической
политики.

Объективная
необходимость разработки прогнозов
связана со следующими обстоятельствами:

Происходит
увеличение свободы, рост возможностей
науки и техники, которыми располагает
общество при формировании своего
будущего.

Рост
потребностей человека характеризуется
увеличением их объема, усложнением
структуры и усилением многовариантности
их удовлетворения.

Это
порождает множественность в сочетании
потребностей и возможностей общества.
При этом необходима оценка, как самих
вариантов развития, так и их вероятных
последствий.

В
связи с усложнением хозяйственных
связей все больше возрастает зависимость
текущих решений от перспектив развития,
от будущих последствий принимаемых
сегодня решений.
На
уровне фирмы: использование прогноза
для формирования маркетинговой политики.

Формы
взаимодействия прогноза и плана на
уровне фирмы:

I
форма: Прогноз предшествует плану,
являясь важнейшим предварительным
этапом его разработки;

II
форма: Прогноз как бы дополняет план
применительно к тем процессам, содержание
которых не позволяет охватить их планом,
и указывает способы косвенного воздействия
на них в плане;

III
форма: Прогноз является способом контроля
за реализацией плана.

Цель
разработки любого прогноза
— выявить те явления и тенденции, которые
могут с большой вероятностью иметь
место в прогнозируемый период с тем,
чтобы выработать эффективные меры по
преодолению или недопущению отрицательных
проявлений в экономике, развитию и
поддержке всего положительного.

Основные термины.

Предсказание
– это достоверное, основанное на
логической последовательности суждений,
заключение о состояние объекта или
процесса в будущем.

Предвидение
– это опережающее отображение
действительности, основанное на
закономерностях и причинно-следственных
связях развития объекта или процесса
(включает в себя прогноз и предсказание).

Гипотеза
характеризует научное предвидение
исходя из общей теории. На уровне гипотезы
дается качественная характеристика,
т. е. выражается общие закономерности
развития.

Период
упреждения прогноза
– это промежуток времени, на который
разрабатывается прогноз.

Верификация
прогноза
– оценка функциональной полноты,
точности и достоверности прогноза.

Виды
верификации:

прямая
верификация — это верификация путем
разработки того же прогноза другим
методом
косвенная
верификация – это верификация путем
сопоставления его с прогнозом или с
данными из других источников.
верификация
оппонента – это верификация путем
опровержения критических замечаний
оппонента по прогнозу.
верификация
экспертом – это верификация сравнения
прогноза с мнением эксперта.

Полнота
прогноза
— это доля вариантов прогноза из множества
возможных, рассмотренных в процессе
прогнозирования.

Точность
прогноза
– это оценка доверительного интервала
прогноза для заданной доверительной
вероятности.

Достоверность
прогноза
– это оценка достоверной вероятности
осуществления прогноза для заданной
точности или доверительного интервала.

Ошибка
прогноза
– это величина отклонения прогноза от
действительного состояния объекта.

Источник
ошибки прогноза
– это фактор, который может привести к
появлению ошибки прогноза.

Динамический
ряд – это
временная последовательность
ретроспективных значений переменной
объекта прогнозирования.

Тренд
— это аналитическое или графическое
представление изменения переменной во
времени, полученное в результате
выделения регулярной составляющей
динамического ряда; это общая закономерность
развития.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Источник

Ошибка прогнозирования: виды, формулы, примеры

Ошибка прогнозирования — это такая величина, которая показывает, как сильно прогнозное значение отклонилось от фактического. Она используется для расчета точности прогнозирования, что в свою очередь помогает нам оценивать как точно и корректно мы сформировали прогноз. В данной статье я расскажу про основные процентные «ошибки прогнозирования» с кратким описанием и формулой для расчета. А в конце статьи я приведу общий пример расчётов в Excel. Напомню, что в своих расчетах я в основном использую ошибку WAPE или MAD-Mean Ratio, о которой подробно я рассказал в статье про точность прогнозирования, здесь она также будет упомянута.

В каждой формуле буквой Ф обозначено фактическое значение, а буквой П — прогнозное. Каждая ошибка прогнозирования (кроме последней!), может использоваться для нахождения общей точности прогнозирования некоторого списка позиций, по типу того, что изображен ниже (либо для любого другого подобной детализации):

Алгоритм для нахождения любой из ошибок прогнозирования для такого списка примерно одинаковый: сначала находим ошибку прогнозирования по одной позиции, а затем рассчитываем общую. Итак, основные ошибки прогнозирования!

MPE — Mean Percent Error

MPE — средняя процентная ошибка прогнозирования. Основная проблема данной ошибки заключается в том, что в нестабильном числовом ряду с большими выбросами любое незначительное колебание факта или прогноза может значительно поменять показатель ошибки и, как следствие, точности прогнозирования. Помимо этого, ошибка является несимметричной: одинаковые отклонения в плюс и в минус по-разному влияют на показатель ошибки.

Для каждой позиции рассчитывается ошибка прогноза (из факта вычитается прогноз) — Error
Для каждой позиции рассчитывается процентная ошибка прогноза (ошибка прогноза делится на фактический показатель) — Percent Error
Находится среднее арифметическое всех процентных ошибок прогноза (процентные ошибки суммируются и делятся на количество) — Mean Percent Error

MAPE — Mean Absolute Percent Error

MAPE — средняя абсолютная процентная ошибка прогнозирования. Основная проблема данной ошибки такая же, как и у MPE — нестабильность.

Для каждой позиции рассчитывается абсолютная ошибка прогноза (прогноз вычитается из факта по модулю) — Absolute Error
Для каждой позиции рассчитывается абсолютная процентная ошибка прогноза (абсолютная ошибка прогноза делится на фактический показатель) — Absolute Percent Error
Находится среднее арифметическое всех абсолютных процентных ошибок прогноза (абсолютные процентные ошибки суммируются и делятся на количество) — Mean Absolute Percent Error

Вместо среднего арифметического всех абсолютных процентных ошибок прогноза можно использовать медиану числового ряда (MdAPE — Median Absolute Percent Error), она наиболее устойчива к выбросам.

WMAPE / MAD-Mean Ratio / WAPE — Weighted Absolute Percent Error

WAPE — взвешенная абсолютная процентная ошибка прогнозирования. Одна из «лучших ошибок» для расчета точности прогнозирования. Часто называется как MAD-Mean Ratio, то есть отношение MAD (Mean Absolute Deviation — среднее абсолютное отклонение/ошибка) к Mean (среднее арифметическое). После упрощения дроби получается искомая формула WAPE, которая очень проста в понимании:

Для каждой позиции рассчитывается абсолютная ошибка прогноза (прогноз вычитается из факта, по модулю) — Absolute Error
Находится сумма всех фактов по всем позициям (общий фактический объем)
Сумма всех абсолютных ошибок делится на сумму всех фактов — WAPE

Данная ошибка прогнозирования является симметричной и наименее чувствительна к искажениям числового ряда.

Рекомендуется к использованию при расчете точности прогнозирования. Более подробно читать здесь.

RMSE (as %) / nRMSE — Root Mean Square Error

RMSE — среднеквадратичная ошибка прогнозирования. Примерно такая же проблема, как и в MPE и MAPE: так как каждое отклонение возводится в квадрат, любое небольшое отклонение может значительно повлиять на показатель ошибки. Стоит отметить, что существует также ошибка MSE, из которой RMSE как раз и получается путем извлечения корня. Но так как MSE дает расчетные единицы измерения в квадрате, то использовать данную ошибку будет немного неправильно.

Для каждой позиции рассчитывается квадрат отклонений (разница между фактом и прогнозом, возведенная в квадрат) — Square Error
Затем рассчитывается среднее арифметическое (сумма квадратов отклонений, деленное на количество) — MSE — Mean Square Error
Извлекаем корень из полученного результат — RMSE
Для перевода в процентную или в «нормализованную» среднеквадратичную ошибку необходимо:
1. Разделить на разницу между максимальным и минимальным значением показателей
2. Разделить на разницу между третьим и первым квартилем значений показателей
3. Разделить на среднее арифметическое значений показателей (наиболее часто встречающийся вариант)

MASE — Mean Absolute Scaled Error

MASE — средняя абсолютная масштабированная ошибка прогнозирования. Согласно Википедии, является очень хорошим вариантом для расчета точности, так как сама ошибка не зависит от масштабов данных и является симметричной: то есть положительные и отрицательные отклонения от факта рассматриваются в равной степени.

Важно! Если предыдущие ошибки прогнозирования мы могли использовать для нахождения точности прогнозирования некого списка номенклатур, где каждой из которых соответствует фактическое и прогнозное значение (как было в примере в начале статьи), то данная ошибка для этого не предназначена: MASE используется для расчета точности прогнозирования одной единственной позиции, основываясь на предыдущих показателях факта и прогноза, и чем больше этих показателей, тем более точно мы сможем рассчитать показатель точности. Вероятно, из-за этого ошибка не получила широкого распространения.

Здесь данная формула представлена исключительно для ознакомления и не рекомендуется к использованию.

Суть формулы заключается в нахождении среднего арифметического всех масштабированных ошибок, что при упрощении даст нам следующую конечную формулу:

Также, хочу отметить, что существует ошибка RMMSE (Root Mean Square Scaled Error — Среднеквадратичная масштабированная ошибка), которая примерно похожа на MASE, с теми же преимуществами и недостатками.

Это основные ошибки прогнозирования, которые могут использоваться для расчета точности прогнозирования. Но не все! Их очень много и, возможно, чуть позже я добавлю еще немного информации о некоторых из них. А примеры расчетов уже описанных ошибок прогнозирования будут выложены через некоторое время, пока что я подготавливаю пример, ожидайте.

Об авторе

HeinzBr

Автор статей и создатель сайта SHTEM.RU

Источник

эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. Пожалуйста помоги улучшить эту статью от добавление цитат в надежные источники. Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удален.
Найдите источники: «Ошибка прогноза» – Новости · газеты · книги · ученый · JSTOR (Июнь 2016) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

В статистика, а ошибка прогноза разница между фактическим или реальным и прогнозируемым или прогноз стоимость Временные ряды или любое другое интересное явление. Поскольку ошибка прогноза выводится из одного и того же масштаба данных, сравнение ошибок прогноза разных рядов может быть выполнено только в том случае, если ряды имеют одинаковый масштаб.^[1]

В простых случаях прогноз сравнивается с результатом в один момент времени, и сводка ошибок прогноза строится по набору таких моментов времени. Здесь прогноз может быть оценен с использованием разницы или пропорциональной ошибки. По соглашению ошибка определяется с использованием значения результата минус значение прогноза.

В других случаях прогноз может состоять из прогнозируемых значений за несколько периодов времени; в этом случае для оценки ошибки прогноза может потребоваться рассмотреть более общие способы оценки совпадения временных профилей прогноза и результата. Если основное применение прогноза состоит в том, чтобы предсказать, когда определенные пороговые значения будут пересечены, один из возможных способов оценки прогноза — использовать временную ошибку — разницу во времени между тем, когда результат пересекает порог, и тем, когда прогноз это делает. Когда есть интерес к достижению максимального значения, оценка прогнозов может быть выполнена с использованием любого из:

разница времен пиков;
разница пиковых значений в прогнозе и исходе;
разница между пиковым значением результата и значением, прогнозируемым на этот момент времени.

Ошибка прогноза может быть ошибкой календарного прогноза или ошибкой перекрестного прогноза, когда мы хотим суммировать ошибку прогноза по группе единиц. Если мы наблюдаем среднюю ошибку прогноза для временного ряда прогнозов для одного и того же продукта или явления, мы называем это ошибкой календарного прогноза или ошибкой прогноза временного ряда. Если мы наблюдаем это для нескольких продуктов за один и тот же период, то это перекрестная ошибка производительности. Прогнозирование эталонного класса был разработан для уменьшения ошибки прогноза. Также было показано, что комбинирование прогнозов снижает ошибку прогноза.^[2]^[3]

Расчет ошибки прогноза

Ошибка прогноза — это разница между наблюдаемым значением и его прогнозом на основе всех предыдущих наблюдений. Если ошибка обозначена как е (т) тогда ошибку прогноза можно записать как;

где,

у (т) = наблюдение

= обозначают прогноз у (т) на основе всех предыдущих наблюдений

Ошибки прогноза можно оценить с помощью различных методов, а именно: средняя процентная ошибка, среднеквадратичная ошибка, средняя абсолютная ошибка в процентах, среднеквадратичная ошибка. Другие методы включают сигнал слежения и смещение прогноза.

Для ошибок прогноза по обучающим данным

у (т) обозначает наблюдение и это прогноз

Для ошибок прогноза на тестовых данных

обозначает фактическое значение наблюдения h-шага, а прогноз обозначается как

Академическая литература

Дреман и Берри в 1995 г. в «Financial Analysts Journal» утверждали, что прогнозы аналитиков ценных бумаг слишком оптимистичны и что инвестиционное сообщество слишком сильно полагается на их прогнозы. Однако этому противостоял Лоуренс Д. Браун в 1996 году, а затем снова в 1997 году, который утверждал, что аналитики, как правило, более точны, чем аналитики «наивных или сложных моделей временных рядов», и что ошибки не увеличиваются с течением времени.^[4]^[5]

Хиромичи Тамура в 2002 году утверждал, что консенсусные аналитики не только представляют свои оценки доходов, которые в конечном итоге близки к консенсусу, но и что их личные качества сильно влияют на эти оценки.^[6]

Примеры ошибок прогнозирования

Майкл Фиш — За несколько часов до Великая буря 1987 года сломался, 15 октября 1987 года, он сказал во время прогноза: «Ранее сегодня, по всей видимости, женщина позвонила на BBC и сказала, что слышала, что был ураган в дороге. Что ж, если вы смотрите, не волнуйтесь, его нет! ». буря было хуже всего ударить Юго-Восточная Англия за три столетия, в результате чего был нанесен рекордный ущерб и погибло 19 человек.^[7]

Великая рецессия — Финансово-экономический кризис разразился в 2007 году — возможно, худший со времен Великая депрессия 1930-х годов — не предвиделось большинством прогнозистов, даже если несколько одиноких аналитиков предсказывали это в течение некоторого времени (например, Нуриэль Рубини и Роберт Шиллер ). Неспособность спрогнозировать «Великая рецессия «вызвало много душевных поисков в профессии. Королева Великобритании Елизавета сама спросила, почему никто не заметил, что кредитный кризис приближается, и группа экономистов — экспертов из бизнеса, Сити, его регулирующих органов, академических кругов и правительство — пытался объяснить в письме.^[8]

Это было не только предсказание Великой рецессии, но и ее влияние, когда было ясно, что экономисты боролись. Например, в Сингапуре Citi утверждал, что страна испытает «самую серьезную рецессию в истории Сингапура». В 2009 году экономика выросла на 3,1%, а в 2010 году в стране наблюдался рост на 15,2%.^[9]^[10]

В конце 2019 года Международный Валютный Фонд по оценкам, глобальный рост в 2020 году достигнет 3,4%, но в результате коронавирус пандемия МВФ пересмотрел свою оценку в ноябре 2020 года, ожидая сокращения мировой экономики на 4,4%.^[11]^[12]

Смотрите также

Расчет точности прогноза спроса
Ошибки и неточности в статистике
Прогнозирование
Точность прогнозов
Среднеквадратичная ошибка прогноза
Смещение оптимизма
Прогнозирование эталонного класса

использованная литература

^ «2.5 Оценка точности прогнозов | OTexts». www.otexts.org. Получено 2016-05-12.
^ Дж. Скотт Армстронг (2001). «Комбинирование прогнозов». Принципы прогнозирования: руководство для исследователей и практиков (PDF). Kluwer Academic Publishers.
^ Дж. Андреас Грефе; Скотт Армстронг; Randall J. Jones, Jr .; Альфред Дж. Кузан (2010). «Комбинирование прогнозов для предсказания результатов президентских выборов в США» (PDF).
^ Браун, Лоуренс Д. (1996). «Ошибки прогнозирования аналитиков и их значение для анализа безопасности: альтернативная перспектива». Журнал финансовых аналитиков. 52 (1): 40–47. ISSN 0015–198X.
^ Браун, Лоуренс Д. (1997). «Ошибки прогнозирования аналитиков: дополнительные доказательства». Журнал финансовых аналитиков. 53 (6): 81–88. ISSN 0015–198X.
^ Тамура, Хиромичи (2002). «Характеристики индивидуального аналитика и ошибка прогноза». Журнал финансовых аналитиков. 58 (4): 28–35. ISSN 0015–198X.
^ «Майкл Фиш вновь посещает сериал» Великий шторм 1987 года «». BBC. 16 октября 2017 г.. Получено 16 октября 2017.
^ Британская академия — Глобальный финансовый кризис, почему никто не заметил? — Проверено 27 июля 2015 г. В архиве 7 июля 2015 г. Wayback Machine
^ Чен, Сяопин; Шао, Ючэнь (11.09.2017). «Торговая политика для малой открытой экономики: пример Сингапура». Мировая экономика. Дои:10.1111 / twec.12555. ISSN 0378-5920.
^ Саблер, Джейсон (2009-01-02). «Фабрики сокращают выпуск, рабочие места по всему миру». Рейтер. Получено 2020-09-20.
^ «МВФ предупреждает, что мировой рост самый медленный со времен финансового кризиса». Новости BBC. 2019-10-15. Получено 2020-11-22.
^ «МВФ: экономика« теряет динамику »на фоне второй волны вируса». Новости BBC. 2020-11-19. Получено 2020-11-22.

Источник

Источники ошибок в прогнозах

Главным источником ошибки неопределенности прогноза индивидуальных значений служит не столько неопределенность прогноза линии регрессии, сколько значительная вариация надоев за счет других факторов, кроме входящих в уравнение регрессии.
[c.253]

По моему мнению, большинству из вас не следует бросать свою работу и становиться трейдерами. Ваша работа, какой бы плохой она ни была, ваша безопасность, ваш источник дохода, гарантированным Рождеством. Да, я знаю, что вам не нравится ваша работа, ну и что Моя мне тоже не каждый день нравится. Не так-то приятно терпеть поражение на рынках в течение двух-трех месяцев подряд. Не больно-то радостно публиковать в информационном бюллетене серию плохих рыночных прогнозов, где каждый может увидеть ошибки моего подхода — ошибки, которые мои враги любят преувеличивать, а мои лучшие друзья — вышучивать.
[c.192]

На основе изучения этих источников специалистами могут быть получены сведения о положении в отдельных отраслях и регионах, об уровне и динамике потребительских и оптовых цен, об изменении условий на рынке рабочей силы, об уровне потребительского дохода, об операциях в области внешней торговли. Важными источниками являются также годовые отчеты акционерам конкурирующих фирм, коммерческие обследования, отчеты торговых организаций, отчеты и обследования консультативных фирм. Недооценка жесткости пресса рыночной конкуренции, реакции или действий конкурентов на рынке — самая распространенная ошибка при составлении прогноза сбыта.
[c.413]

Эффективность инвестиций, себестоимость добычи и стоимость транспортировки, темпы роста ВВП, темпы инфляции и другие макроэкономические показатели рассчитываются для Западной Европы и России в целом. Это является источником количественной ошибки при составлении прогноза соответствующего тренда, т. к. не учитываются региональные особенности. Однако этот недостаток является устранимым, поскольку разработанный алгоритм может быть обобщен на случай произвольного количества хозяйствующих субъектов, т. е. детализация программы возможна вплоть до конкретных потребителей и добывающих компаний.
[c.22]

Прогнозы аналитиков могут оказаться полезными при прогнозировании темпов роста фирм, но опасно слепо следовать согласованным предсказаниям. Аналитики часто совершают серьезные ошибки, прогнозируя прибыль, отчасти из-за их зависимости от одних и тех же источников данных (которые могут быть ошибочными или обманчивыми), а отчасти из-за того, что они иногда упускают из виду существенные сдвиги фундаментальных характеристик фирмы. Секрет успешной оценки часто лежит в раскрытии несогласованности между предполагаемым аналитиками ростом и фундаментальными показателями фирмы. Более подробно эта связь изучается в следующем разделе.
[c.374]

Глядя на тренд дефицитного расходования бюджета на федеральном уровне, можно провести зловещую историческую аналогию в будущее. Можно получить оценки государственного бюджета в течение 90-х годов несколькими способами. Вы можете сделать ошибку и поверить государственным прогнозам, например утверждению, что кризис кредитно-сберегательной системы, который, как мы теперь знаем, в конечном счете обойдется налогоплательщикам в более 500 миллиардов долл., будет стоить лишь приблизительно 125 миллиардов долл. Или можно использовать единственно возможный объективный источник — исторические статистические тренды. Именно так я и поступаю. Если я не вижу явных признаков фундаментального изменения в тренде выработки государственной политики, я смотрю на исторический тренд и полагаю, что он продолжится. Итак, рассмотрим следующие исторические факты.
[c.80]

Интервалы предсказания количественных прогнозов имеют тенденцию сужаться. Эмпирические исследования показали, что доля действительных значений, которые вышли за 95% предел интервалов предсказания, намного больше 5%, а иногда превышает 50% (Makridakis et al., 1987). Это происходит потому, что в оценках игнорируются различные источники неопределенности. Например, за горизонтом прогноза появляется дискретность. Кроме того, ошибки в прогнозах
[c.363]

Смотреть главы в:

Инвестиции
-> Источники ошибок в прогнозах

Источник