pobierz - Wydział Nauk Ekonomicznych SGGW w Warszawie

58 MARIUSZ HAMULCZUKBardziej szczegółowe badanie błędów MAPE prognoz wykonywane na szósty rok dorynku polskiego wskazuje, że na 16 modeli (4 kategorie x 4 modele) tylko 5 modeli ekstrapolacjiokazało się przeciętnie bardziej trafne. Przy czym tylko w przypadku 2 modeli,dla konsumpcji pszenicy w Polsce, mamy do czynienia z widocznie niższymi błędamiprognoz obliczonych na podstawie modeli ekstrapolacji funkcji trendu (tab. 2. i 4.). Nieobserwowano również przewagi modeli nieliniowych nad liniowymi.Wprowadzenie sztucznej zmiennej (DUM92/93) dla zobrazowania procesu transformacjinie przyczyniło się do poprawy jakości modeli (tab. 4.-5.). Błędy prognoz (tab.5.) modeli ze sztuczną zmienną były przeciętnie wyższe niż błędy prognoz obliczonychprzy wykorzystaniu modeli bez tej zmiennej (tab. 4.). Jedynym wyjątkiem jest prognozadla plonów pszenicy. W tym przypadku włączenie sztucznej zmiennej przyczyniło się dozwiększenia dokładności prognoz plonów do poziomu zbliżonego do dokładności projekcjiFAPRI (tab. 2., tab. 5.).Tabela 5. Średnie błędy prognoz polskiego rynku pszenicy oszacowanych za pomocą modeliekstrapolacji funkcji trendu (z lat 1999-2004) [%]Błąd Horyzont Powierzchnia Produkcja Plony KonsumpcjaModel Y t= a + b x t + d x DUM 92/93 + ε tMPE 3 -12,81 -11,06 0,70 -11,41MPE 6 -26,41 -25,00 0,09 -18,31MPE 9 -33,53 -34,91 -2,75 -20,58MAPE 3 12,81 11,39 7,13 12,18MAPE 6 26,41 25,00 6,66 18,31MAPE 9 33,53 34,91 8,49 20,58Model Y t= a + b x t + c x 1/t +d x DUM 92/93 + ε tMPE 3 -13,47 -9,08 5,34 -13,75MPE 6 -26,35 -20,08 7,90 -22,06MPE 9 -33,62 -26,69 10,41 -28,29MAPE 3 13,47 9,94 6,32 13,75MAPE 6 26,35 20,08 9,08 22,06MAPE 9 33,62 26,69 10,41 28,29Uwaga: kursywą zaznaczono te błędy MAPE, których wartość jest niższa niż wartość błędów z modeluFAPRI (tab. 2.).Źródło: obliczenia własne na podstawie danych FAPRI oraz GUS (Analizy Rynkowe 2010).WNIOSKIPrognozy formułowane na podstawie modelu FAPRI mogą stanowić drogowskazzmian dla światowego rynku pszenicy. Wielkość błędów prognoz dla kategorii ilościowych(zasiewy, produkcja, plony, konsumpcja) była relatywnie niska.Mniejsze zdolności przewidywania miały miejsce w przypadku cen światowych.Model sektorowy, jakim jest FAPRI, zasadniczo nie pozwala na przewidzenie zmianspekulacyjnych charakterystycznych dla ostatnich trzech lat.