В статье дается обзор вероятностного прогнозирования и обсуждается теоретический подход к оценке качества плотностных прогнозов, основанный на корректных скоринговых правилах и моментах. Данный подход опробован на условном примере прогнозирования в модели авторегрессии второго порядка, а также на примере прогнозирования фондового индекса РТС.

The article provides an overview of probabilistic forecasting and discusses a theoretical approach to assessing the quality of density forecasts, based on proper scoring rules and moments. An artificial example of predicting second-order autoregression and an example of predicting RTSI stock index are used to try out this approach.