Résultats du concours de prévision M3

John Galt étonne l’industrie avec les résultats de la compétition de prévision M3

En Décembre 1998, ForecastX de John Galt était en compétition avec des entreprises de logiciels établies de prévisions commerciales. La compétition comprenait des intervalles de temps trimestriels, annuels et mensuels et incluait des échantillons de données à partir de catégories Micro-économiques, Industrielles, Macro-économiques, Financières et Démographiques.

Le logiciel ForecastX de John Galt a écrasé la concurrence dans quatre des six catégories de données à la Compétition M3 de 1998 dès sa première année de compétition. Avec sa sélection expert améliorée, John Galt a manqué de gagner dans la catégorie mensuel par 0,001%. Chez John Galt, nous ne sommes pas satisfaits du statu quo. Depuis la M3 nous avons travaillé sans relâche pour améliorer notre produit. Nous étions bons à l’époque, nous sommes super maintenant.

Avec les améliorations que nous avons apportées à notre produit, nous sommes aujourd’hui le leader incontesté de l’industrie

MAPE DONNÉES TRIMESTRIELLES (MOYENNE ABSOLUE POURCENTAGE D’ERREUR)
Horizons de prévision Moyenne horizons de prévision
Progiciel 1 2 3 4 5 6 8 12 15 18 1 to 4 1 to 6 1 to 8 1 to 12 1 to 15 1 to 18 n(max)
ForecastX 4.8 6.7 7.6 9.1 9.8 11.3 13.3 0 0 0 7.04 8.22 9.38 9.38 9.38 9.38 756
Forecast Pro 3 4.9 6.8 7.9 9.6 10.5 11.9 13.9 0 0 0 7.28 8.57 9.77 9.77 9.77 9.77 756
SmartForecasts 5.9 7.7 8.6 10 10.7 12.2 13.5 0 0 0 8.02 9.16 10.15 10.15 10.15 10.15 756
MAPE DONNÉES ANNUELLES (MOYENNE ABSOLUE POURCENTAGE D’ERREUR)
Horizons de prévision Moyenne horizons de prévision
Progiciel 1 2 3 4 5 6 8 12 15 18 1 to 4 1 to 6 1 to 8 1 to 12 1 to 15 1 to 18 n(max)
ForecastX 8.5 12.4 16.1 18.2 21 22.7 0 0 0 0 13.8 16.48 16.48 16.48 16.48 16.48 645
Forecast Pro 3 8.3 12.2 16.8 19.3 22.5 24.1 0 0 0 0 14.5 17.14 17.14 17.14 17.14 17.14 645
SmartForecasts 9.5 13 17.5 19.9 22.1 24.1 0 0 0 0 14.95 17.68 17.68 17.68 17.68 17.68 645
MAPE Ensemble de données mensuelles 1 (MOYENNE ABSOLUE POURCENTAGE D’ERREUR)
Horizons de prévision Moyenne horizons de prévision
Progiciel 1 2 3 4 5 6 8 12 15 18 1 to 4 1 to 6 1 to 8 1 to 12 1 to 15 1 to 18 n(max)
ForecastX 11.6 11.2 12.6 14 12.4 12.2 12.8 13.9 17.8 18.7 12.32 12.31 12.46 12.83 13.60 14.45 1428
Forecast Pro 3 11.5 10.7 11.7 12.9 11.8 12.3 12.6 13.2 16.4 18.3 11.72 11.82 12.06 12.46 13.09 13.86 1428
SmartForecasts 11.6 11.2 12.2 13.6 13.1 13.7 13.5 14.9 18 19.4 12.16 12.58 12.9 13.51 14.22 15.03 1428
MAPE Ensemble de données mensuelles 2 (MOYENNE ABSOLUE POURCENTAGE D’ERREUR)
Horizons de prévision Moyenne horizons de prévision
Progiciel 1 2 3 4 5 6 8 12 15 18 1 to 4 1 to 6 1 to 8 1 to 12 1 to 15 1 to 18 n(max)
ForecastX 9.6 11.1 13.2 15.1 15.1 15.4 13.8 16.5 21.2 22 12.25 13.24 13.29 13.77 14.51 15.34 2141
Forecast Pro 3 9.6 10.8 13 14.9 15.3 15.9 14.1 15.6 19.5 21.7 12.05 13.25 13.34 13.78 14.37 15.09 2141
SmartForecasts 10 11.2 13.5 15.4 15.9 16.6 14.3 17.3 21.5 22.5 12.51 13.74 13.82 14.42 15.09 15.87 2141
MAPE Données saisonnières (MOYENNE ABSOLUE POURCENTAGE D’ERREUR)
Horizons de prévision Moyenne horizons de prévision
Progiciel 1 2 3 4 5 6 8 12 15 18 1 to 4 1 to 6 1 to 8 1 to 12 1 to 15 1 to 18 n(max)
ForecastX 6.3 6.8 7.6 8.2 8.4 10.3 10.3 9.7 11.9 13.2 7.21 7.94 8.59 8.83 9.18 9.65 862
Forecast Pro 3 6.2 6.6 7.5 8.1 8.4 10.2 10 9.6 11.5 13.1 7.12 7.84 8.44 8.68 9.02 9.49 862
SmartForecasts 7.2 7.9 8.3 8.8 9.5 11.4 10.7 11.3 12.7 14.8 8.05 8.85 9.42 9.82 10.23 10.72 862