متوسط ​​دقة الاتجاه

دقة الاتجاه المتوسطة ( MDA )، والمعروفة أيضًا بدقة الاتجاه المتوسطة، هي مقياس لدقة التنبؤ في أساليب التنبؤ الإحصائية . تقارن هذه الدقة اتجاه التنبؤ (صعودًا أو هبوطًا) بالاتجاه الفعلي المُتحقق. ويتم تعريفها بالصيغة التالية:

${\displaystyle {\frac {1}{N}}\sum _{t}\mathbf {1} _{\operatorname {sgn}(A_{t}-A_{t-1})=\operatorname {sgn}(F_{t}-A_{t-1})}}$

حيث A _{_t} هي القيمة الفعلية عند الزمن t، و F _{_t} هي القيمة المتوقعة عند الزمن t . يمثل المتغير N عدد نقاط التنبؤ. الدالة${\displaystyle \operatorname {sgn}(\cdot )}$هي دالة الإشارة و${\displaystyle \mathbf {1} }$هي دالة المؤشر .

ببساطة، يوفر تحليل التمييز المتعدد (MDA) احتمالية قدرة أسلوب التنبؤ قيد الدراسة على تحديد الاتجاه الصحيح للسلسلة الزمنية. يُعدّ تحليل التمييز المتعدد مقياسًا شائعًا لأداء التنبؤ في الاقتصاد والتمويل . ^{[ 1 ] [ 2 ]}

يُستخدم تحليل الحركة المتعددة (MDA) في التطبيقات الاقتصادية حيث يهتم الاقتصادي غالبًا باتجاه حركة المتغير محل الاهتمام فقط. على سبيل المثال، في الاقتصاد الكلي ، ترغب السلطة النقدية في معرفة اتجاه التضخم، لرفع أو خفض أسعار الفائدة إذا كان من المتوقع ارتفاع التضخم أو انخفاضه على التوالي. ^{[ 3 ]} مثال آخر يمكن إيجاده في التخطيط المالي حيث يرغب المستخدم في معرفة ما إذا كان الطلب في اتجاه تصاعدي أم تنازلي. ^{[ 4 ]}

تُستخدم العديد من التقنيات، مثل متوسط ​​الخطأ المطلق النسبي أو متوسط ​​الانحراف المطلق ، لتقييم التنبؤات وتوفير معلومات حول دقتها وقيمتها. وبينما تُعدّ الدقة، كما تُقاس بالأخطاء الكمية، مهمة، إلا أن التنبؤ الدقيق باتجاه التغيير قد يكون أكثر أهمية. تُشبه دقة الاتجاه التقييم الثنائي، حيث يأخذ هذا المقياس في الاعتبار فقط الاتجاه التصاعدي أو التنازلي في السلسلة الزمنية، وهو مستقل عن القيمة الكمية للزيادة أو النقصان. على سبيل المثال، هل سترتفع الأسعار أم ستنخفض؟ يمكن تحديد مقدار الزيادة أو النقصان باستخدام مقاييس تنبؤ أخرى. ^{[ 5 ]}