Хорошо, для оценки можно посмотреть на BIAS, полагаю что он будет стабильно отрицательный, но оптимизируется ведь модель все так же под WAPE или MAPE? Тогда это просто дескриптивная статистика которая не помогает мне решить проблему недопрогноза.
Хорошо, если есть понимание что нужно немного перепрогнозить то насколько? Немного понятие относительное, и в добавок это же не будет достигнуто если под те же метрики отпимизироваться, а если корректировать вручную то это уже не совсем аналитическое решение.
Если использовать WAPE как метрику под которую оптимизируетесь, то прогноз будет стабильно занижен потому что данные по продажам строго позитивные и диапазон ошибок для недопрогноза ограничен нулем и не ограничен для перепрогноза. Для точек в нижней части массива данных деноминатор при вычислении процентной ошибки будет ниже и будет опускать прогноз. С MAPE история та же и получается что если эти метрики будут использоваться для оценок моделей то предпочтение будет отдано моделям с заниженным прогнозом.
Если прогнозы описанной в статье модели будут 1:1 выполнены то конечно издержки на остатки сократятся но каковы будут упущенные продажи и денежные потери? Так же не известно на какой горизонт вы прогнозируете и к чему это занижение приведет.
Хорошо, если есть понимание что нужно немного перепрогнозить то насколько? Немного понятие относительное, и в добавок это же не будет достигнуто если под те же метрики отпимизироваться, а если корректировать вручную то это уже не совсем аналитическое решение.
Если прогнозы описанной в статье модели будут 1:1 выполнены то конечно издержки на остатки сократятся но каковы будут упущенные продажи и денежные потери? Так же не известно на какой горизонт вы прогнозируете и к чему это занижение приведет.