Методика предварительной экспертной оценки качества данных временных рядов для целей прогнозирования

В статье исследуется проблема зависимости точности прогнозов в сложных системах от качества исходных данных. Анализируются ключевые аспекты, определяющие пригодность исторических данных для целей прогнозирования: горизонт прогнозирования, объем и репрезентативность выборки, консистентность, стационарность, наличие аномальных наблюдений, релевантность, частота и регулярность поступления данных. Особое внимание уделяется методологическим ограничениям классических подходов к оценке качества данных. Предлагается оригинальная методика предварительной экспертной оценки, основанная на принципах системного анализа и включающая три последовательных этапа: 1) оценка достаточности объема данных с использованием модифицированного принципа Парето; 2) верификация регулярности данных через коэффициент вариации; 3) идентификация аномалий с применением концепции «труба прогноза». Для количественной оценки значимости факторов разработана система взвешивания на базе критериев теории принятия решений (Лапласа, Вальда, Сэвиджа, Гурвица). Методика позволяет систематизировать процесс предварительного анализа, минимизировать риски использования нерепрезентативных данных и обоснованно выбирать методы прогнозирования. Практическая значимость заключается в сокращении временных затрат на подготовку данных и повышении достоверности прогнозных моделей в условиях неопределенности.