Previsão: sem aprender com o erro

Yes, the market is expecting rate cuts (forward rate) but the market has been exactly wrong about everything for 10 years (and longer) first forecasting the recovery that never came, then forecasting much slower interest rate rises than actually happened. Survey expectations seem to match the forward curves well except perhaps at the very end.

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Prevendo recessão

O Stumbling and Mumbling traz uma discussão interessante sobre previsão. Tenho um grande interesse neste assunto, talvez em razão de ministrar Avaliação de Empresas na minha universidade e isto ser tão relevante. Além disto, a previsão envolve métodos quantitativos, psicologia, pesquisas criativas e muitas outras formas que realmente atraem a atenção de um curioso.

Voltando a postagem, o site colocar uma comparação entre previsões realizadas em dezembro de cada ano para o crescimento da economia do ano seguinte (gráfico acima). De certa forma, na maioria dos casos, a previsões são razoáveis. Mas a grande diferença ocorreu nos anos de 2007 e 2008, justamente anos de recessão. Para o site, os previsores vão muito mal nas recessões. Citando Loungani, duas das 60 recessões que ocorreram no mundo nos anos 90 foram previstas com um ano de antecedência. E dois terços das recessões não foram enxergadas sete meses antes de ocorrerem. Para o site, “as previsões econômicas, portanto, são razoavelmente boas, exceto quando realmente precisamos delas.”

As razões podem ser listadas: (1) talvez os preditores demorem a atualizar as previsões (2) não há incentivo para romper o consenso (“é melhor estar errado junto com os outros”) (3) as recessões são realmente difíceis de serem previstas. Obviamente que esta lista de razões pode ser ampliada.

Previsão para o vencedor da Copa

Cinco grandes bancos fizeram projeção sobre o vencedor da Copa do Mundo. Dois escolheram a Espanha, um a Alemanha e outro o Brasil. O Nomura arriscou a França ou Espanha. Existem questões comportamentais neste palpite, mesmo que alguns modelos usassem aprendizado de máquina.As projeções do Lloyd´s e do Transfermarket. Mas seguramente ninguém esperava pela Croácia. Em março as apostas colocavam a França em terceiro lugar.

O importante destacar é que o país com maior chance, segundo os modelos, o percentual era abaixo de 20%.  Ou seja, uma probabilidade muito reduzida.

Anteriormente mostramos que um torneio estilo "Copa" tem muito mais chance de chegar a um azarão como vencedor (ou finalista). Além disto, o futebol é o esporte com menor chance do favorito ganhar.

Projeções na Copa do Mundo

Início da Copa do Mundo e muitas projeções sobre o torneio. Soccernomics está prevendo uma final Brasil e Espanha, com vitória brasileira. O interessante é que na projeção deles não existe empate.

O mesmo site, em outra postagem e usando oito rankings, faz uma projeção do ganhador estar entre Alemanha, Brasil e França, nesta ordem.

O PollingData calculou a dificuldade de classificação:

Usando o conceito de entropia, a previsão é a maior disputa no grupo H. 

O NYT procurou os grandes bancos para verificar a previsão: 

UBS = Alemanha

Goldman = Brasil

ING = Espanha

Nomura = França ou Espanha

Sobre o Goldman, o mesmo destacou o fato de usar Inteligência Artificial para fazer a previsão. Em março, na bolsa de apostas, a Alemanha era favorita. Mas hoje, o Paddy Power mostra que os apostadores acreditam no Brasil, com 17% de chance (ou 5/1), com Neymar favorito para artilheiro (11%)

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Quando um político pode ser "humano" (ao lado)

Notas de zero euros existe

Bebê escuta a sua mãe pela primeira vez (vídeo) 

Pocket of predictibility: quando o mercado acionário possui períodos curtos de previsibilidade

Clube de futebol português do Porto está revelando e-mails do seu inimigo, o Benfica. Inclui bruxaria. E Benfica deseja indenização. E aqui, como os e-mails chegaram ao Porto.

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Uma nova maneira de fazer previsões econômicas?

Fasb propõe correções para os padrões de leasing e instrumentos financeiros

Capitalistas abutres com filhas são mais bem sucedidos

A existência de filhas (entre 13 a 18 anos) e o divórcio (pesquisa na Holanda)

Projeção de variáveis na Embraer

Na divulgação dos resultados da Embraer, a empresa fez projeções de sete variáveis de desempenho da empresa: entregas de aeronaves, receita, margem Ebit, margem Ebitda, gastos com pesquisa e desenvolvimento, ativo menos máquinas e fluxo de caixa livre. Além disto, a Embraer não adotou uma atitude comum de quem faz projeções: apresentou os dados passados projetados e fez uma comparação com o valor realizado. Isto permite uma análise da “bola de cristal” da empresa entre 2012 a 2016.

Das seis variáveis (o fluxo de caixa livre é uma projeção mais recente e por isto não estamos considerando aqui), duas a empresa acertou no intervalo de projeção: receita e entregas. Nas dez projeções realizadas, acertou o intervalo de nove: só errou a receita de 2016.

Em três variáveis, o erro foi muito superior ao acerto. No valor de gasto com pesquisa e desenvolvimento, a projeção da empresa foi maior do que o realizado nos anos de 2012 a 2015; em 2016, o valor projetado ficou abaixo do efetivo. Em todos os casos, a empresa justifica que isto não afetou ou não afetará o desempenho futuro. O valor de ativo menos máquinas, nas cinco tentativas, acertou em 2012, superestimou 2013 e subestimou nos anos seguintes. E a margem EBIT foi superestimada em 2012 e 2013, subestimada em 2014 e 2015 e conseguiram calibrar a projeção em 2016. Finalmente, a margem Ebitda teve, no período, três erros e dois acertos.

Arrisco uma possível explicação para este resultado: é muito mais fácil fazer a projeção da receita e das entregas do que das demais variáveis. A projeção da margem Ebit depende da projeção de cada uma das despesas operacionais, além das receitas. Como nem sempre os erros se anulam, um aumento inesperado numa despesa de pessoal pode afetar a projeção do Ebit.

De qualquer forma, eis o placar da bola de crista da Embraer: erros igual a 57% das projeções.

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Citações e citações sobre previsão

Previsão de Nate Silver e a questão do intervalo de confiança

E a Irlanda não quer receber 13 bilhões de euros da Apple e entra com recurso na Comunidade Europeia

PF indicia Meire Poza, contadora de Youssef

Selfie em 1920

Medalhas: Previsão x Realizado

A figura acima (adaptado daqui) compara o quadro de medalhas dos principais países no Rio 2016. Geralmente os modelos são bastante razoáveis para fazer as previsões dos principais países no quadro de medalhas, mas falha nos pequenos países. Na verdade a falha está em variáveis que não são consideradas no modelo. É o caso de Barein, um pequeno país que obteve um ouro e uma prata por conta de atletas africanos que competiram pelo país.

Em geral os modelos levam em consideração a população do país, o tamanho da economia, o desempenho anterior nos jogos e o fator casa. Mas mesmo assim os modelos falham: a Índia é uma das maiores economias do mundo, com uma grande população, que obteve somente duas medalhas (prata e bronze). Parte da explicação está nas prioridades dos dirigentes, segundo Quartz: enquanto os cartolas indianos viajam de classe executiva, os atletas são enviados na classe comum; ou o caso do México, onde os atletas apareceram com uniformes remendados.

Resenha: Superprevisões

O livro Superprevisões (Tetlock e Gardner, Objetiva, 2016) tem como subtítulo "a arte e a ciência de antecipar o futuro". Talvez o título mais adequado, mas menos vendável, fosse Superprevisores. O livro trata de um projeto conduzido por Tetlock há anos denominado Good Judment Project que tenta descobrir os mistérios da previsão. (Este blogueiro chegou a participar durante alguns meses deste projeto)

O livro é um apanhado didático do que já se conhece hoje sobre os mecanismos da previsão. É uma obra bastante crítica dos gurus, como Tom Friedman, afirmando que estes especialistas não são propositalmente claros nas suas projeções. Quando o são, erram muito. Lançando desafios de previsão objetivos e bem específicos, o Good Judment Project conseguiu descobrir que algumas pessoas acertam mais do que a média nas previsões. São pessoas inteligentes, que gostam de descobrir novidades, que ajustam suas previsões constantemente, cautelosos, humildes, probabilísticos, de mente aberta, reflexivos, matematicamente dotados, pragmáticos e determinados. As características do bom previsor está nas páginas 185 e 186 (não no final do livro).

Por ter sido escrito em conjunto com Gardner, um jornalista, a obra é profunda, mas bastante acessível. As citações acadêmicas foram levadas para o rodapé da obra, o que facilita a leitura.

Na discussão sobre preditores, os autores comentam sobre equipes, lideranças, diagnósticos e erros. O livro difunde uma forma bem interessante de medir o erro de previsão, o índice de Brier. Mas sobretudo enfatizam a grande dificuldade de fazer previsões: mesmo o superprevisor erra muito.

Vale a pena? - para quem gosta de fazer previsões e deseja melhorar seus acertos, para aqueles que acreditam nas obras que falam do futuro e aos que defendem o uso de previsão na contabilidade, esta obra deveria ser objeto de leitura obrigatória. O livro é didático, sem deixar de ser preciso. Como um bom livro de divulgação científica.

Previsão do preço do petróleo

O mercado de petróleo é acompanhado de perto por muitos analistas. As séries históricas disponíveis facilitam a projeção, assim como o fato de termos mundialmente poucos produtores de peso. Entretanto, mesmo num mercado com tanta informação, é muito difícil fazer boas previsões:

Dez bancos consultados pelo The Wall Street Journal em março previram que o preço do barril atingiria uma média de US$ 50 ou mais no quarto trimestre. Um ano atrás, os contratos futuros para entrega em dezembro de 2015 estavam sendo negociados a US$ 63,82.

Em vez disso, o petróleo está vivendo uma das maiores quedas da história e ainda não deu sinal de que tenha chegado ao fundo. Ontem, o preço do petróleo do tipo Brent, a referência internacional, fechou com uma ligeira queda de 0,03%, para US$ 37,92 o barril, o nível mais baixo desde 24 dezembro de 2008.

Perdas Recordes

Segundo Danilea Meibak, em Analistas estimam resultados do trimestre com perdas recordes, Valor Econômico de 22 de outubro, as empresas brasileiras devem apresentar resultados ruins no terceiro trimestre de 2015. Este desempenho decorre, obviamente, dos problemas da economia, das incertezas políticas e do comportamento do câmbio - este último para algumas empresas com dívida em moeda estrangeira. O primeiro balanço, da Natura, já apresentou um lucro 39% a menos.

O texto aponta uma projeção do BTG Pactual, que estima para cem empresas não financeiras, um prejuízo líquido de 4,4 bilhões de reais no período. Estas mesmas empresas tiveram lucros de R$3 bilhões em 2014, no terceiro trimestre. Já o Santander faz uma previsão que 63% dos setores devem ter crescimento abaixo da inflação no Ebitda.

A questão do câmbio é, sem dúvida nenhuma, mais controversa. O artigo de Meiback destaca a dívida em dólar que representa 35% do passivo. Como ocorreu uma desvalorização de 30%, isto deverá provocar um aumento no endividamento. Mas o texto deixa de considerar o aumento na receita em real das exportadoras.

Em outro texto, "Varejo, antes ´resiliente,´agora pena com a crise", Meiback lembra que mesmo o varejo deve sofrer os efeitos da crise.

Qual é o segredo para fazer boas previsões?

Can’t anybody here play this game?

Three-quarters of all U.S. stock mutual funds have failed to beat the market over the past decade. Last year, 98% of economists expected interest rates to rise; they fell instead. Most energy analysts didn’t foresee oil’s collapse from $145 a barrel in 2008 to $38 this summer—or its 15% rebound since.

A new book suggests that amateurs might well be less-hapless forecasters than the experts—so long as they go about it the right way.

I think Philip Tetlock’s Superforecasting: The Art and Science of Prediction, co-written with the journalist Dan Gardner, is the most important book on decision making since Daniel Kahneman’s Thinking, Fast and Slow. Prof. Kahneman agrees. “It’s a manual to systematic thinking in the real world,” he told me. “This book shows that under the right conditions regular people are capable of improving their judgment enough to beat the professionals at their own game.”

The book is so powerful because Prof. Tetlock, a psychologist and professor of management at the University of Pennsylvania’s Wharton School, has a remarkable trove of data. He has just concluded the first stage of what he calls the Good Judgment Project, which pitted some 20,000 amateur forecasters against some of the most knowledgeable experts in the world.

The amateurs won—hands down. Their forecasts were more accurate more often, and the confidence they had in their forecasts—as measured by the odds they set on being right—was more accurately tuned.

The top 2%, whom Prof. Tetlock dubs “superforecasters,” have above-average—but rarely genius-level intelligence. Many are mathematicians, scientists or software engineers; but among the others are a pharmacist, a Pilates instructor, a caseworker for the Pennsylvania state welfare department and a Canadian underwater-hockey coach.

The forecasters competed online against four other teams and against government intelligence experts to answer nearly 500 questions over the course of four years: Will the president of Tunisia go into exile in the next month? Will the gold price exceed $1,850 on Sept. 30, 2011? Will OPEC agree to cut its oil output at or before its November 2014 meeting?

It turned out that, after rigorous statistical controls, the elite amateurs were on average about 30% more accurate than the experts with access to classified information. What’s more, the full pool of amateurs also outperformed the experts.

The most careful, curious, open-minded, persistent and self-critical—as measured by a battery of psychological tests—did the best.

“What you think is much less important than how you think,” says Prof. Tetlock; superforecasters regard their views “as hypotheses to be tested, not treasures to be guarded.”

Most experts—like most people—“are too quick to make up their minds and too slow to change them,” he says. And experts are paid not just to be right, but to sound right: cocksure even when the evidence is sparse or ambiguous.

So the project was designed to force the forecasters “to be ruthlessly honest about why they think what they do,” says Prof. Tetlock.

First, participants got training materials explaining the basics of how to think about probabilities in an uncertain world.

The forecasters were urged to forage for information that might disprove their assumptions—and to change their minds at will, tweaking their predictions as often as new evidence emerged.

One wrote a software program that sorted his online sources of news and opinion by ideology, topic and geographic origin, then told him what to read next in order to get the most-diverse points of view.

After each outcome, the superforecasters analyzed not just whether their forecasts had been right, but also whether their reasoning was right and the odds they had set were too high or low.

Warren Hatch, an analyst at McAlinden Research Partners, an investment-research firm in New York, says he learned that “just because you know a lot about something doesn’t mean you’ll be a good forecaster in that area.” He says “it was humbling” for him to realize that he “blew almost all” the questions closely related to finance.

Joshua Frankel, a filmmaker and opera director in Brooklyn, N.Y., says the tournament taught him to “look at the world in a less binary way, to think much more in terms of probabilities.”

You can cultivate these same skills by visiting GJOpen.com and joining the next round of the tournament. Or you can try refining your own thinking.

Start by zeroing in on the “base rate” — the average historical experience. If you’re considering whether to invest in an initial public offering, don’t first bury yourself in the details of why this particular company might be the next Google. Instead, begin with the assumption that it will match the returns of the typical IPO—which underperforms the rest of the stock market by two to three percentage points annually in the long run.

Next, ask what the company would have to do to outperform that average by, say, four percentage points annually—enough to beat the market overall. Work up a list of all the companies in the past that have done so and see which factors they seem to have in common. Does this IPO have the same forces in its favor? Write down your reasoning in detail and estimate the numerical odds, as precisely as you can, that you are correct.

Then do what the great investor Charles Munger, Warren Buffett’s business partner, calls “inverting”: Ask what this IPO would have to do to underperform the typical offering. How much does it have in common with past failures?

Finally, as new information comes in, ratchet your expectations up or down.

If you think all this sounds like a lot of work, you’re right. And there’s no guarantee that your forecast will be accurate. But it will be vastly better than a hunch — and very likely at least as reliable as Wall Street’s guesswork.

Fonte: The Wall Street Journal

Frase

conforme observou meu colega Tim Hartford, um dos motivos de as previsões serem tão inúteis é que elas não são na verdade previsões; são exercícios de marketing. (Lucy Kellaway, Financial Times)

Como será o mundo daqui a 100 anos?

What will the world look like in 100 years?” wondered Ignacio Palacios-Huerta. Being an economist at the London School of Economics, he put this question to other economists. Admittedly, the profession didn’t foresee the financial crisis but, still, he writes in the introduction to his new book, economists “know more about the laws of human interactions and have reflected more deeply and with better methods than any other human beings”. (Declaration of interest: I once tried to market Palacios-Huerta’s insights into penalty-kicks to football clubs. Nobody ever paid us.)

Economists liked his question. “Hi Ignacio:” emailed Alvin Roth, Nobel laureate of 2012. “To my surprise, I do find your invitation tempting. It’s a sign of old age, I’m afraid.” The economists who volunteered to write chapters included two other Nobel-winners. The resulting book, In 100 Years, suggests some probable contours of our great-grandchildren’s world, among them:

Greater longevity will push us to reshape our lives. Over the past century, life expectancy in the west has risen by about 30 years. In another century the average person could be living to 100 – perhaps even in currently poor countries, which are already making quick gains by saving infants from simple illnesses such as diarrhoea.

Future advances against cancer could match the “cardiovascular revolution” that has reduced deaths from heart disease since the 1970s, says Angus Deaton of Princeton. Health should keep improving, simply “because people want it to improve and are prepared to pay for” innovations.

Roth foresees parents manipulating their children’s genes. Some such methods, he writes, “may come to be seen as part of careful child rearing”. He also thinks people will become more efficient thanks to performance-enhancing drugs that improve “concentration, memory, or intelligence”.

Once humans have more years in good health, they will probably reorder their lives. Roth says that if child rearing takes up less of the lifespan, people may want different spouses for different phases of life. “New forms of polygamy-over-lifetime relationships” could arise, he writes.

Greater longevity will alter careers too. “A typical career” may mean working intensely for 30 years “followed by many years of low-intensity work”, writes Andreu Mas-Colell of the Universitat Pompeu Fabra in Barcelona.

Robots will change far more than just work. Already today, anyone thinking of studying accountancy should consider the chances of the profession lasting her lifetime. Within mere decades, self-driving cars will have replaced taxis and a robot will write my column. In 100 years, writes Robert M Solow, the 1987 Nobel laureate, we could live “the bad dream of an economy in which robots do all the production, including the production of robots”. The remaining jobs will be more interesting, notes Mas-Colell, because everything else will have been automated.

Another consequence of robots: humanity will become more educated. Demand has already plummeted for uneducated workers in rich countries. In 100 years, robots will make that true in poor countries too. Our great-grandchildren will think of us as ignorant, sick, tiny peasants. They will also be better trained in emotional skills than we are, because that’s one realm where they might outcompete robots. As Edward Glaeser of Harvard writes: “I cannot imagine a world where wealthy people are unwilling to pay for pleasant interactions with a capable service provider.”

Based on past trends, an educated population is more likely to demand democracy and live in peace. But terrorists will also have awesome technology.

Face-to-face interaction may continue to lose relevance, writes Roth. I’ll continue his thought: in 100 years, instead of Skyping someone, you might invite their hologram into your living room. By then, actual physical proximity may matter (perhaps) only for sex.

As physical proximity loses importance, last century’s trend to urbanisation could reverse. In 100 years, people may be spread out more efficiently across the earth. They may marvel that greater Tokyo once had more inhabitants than Siberia.

Climate change could cause Siberia or northern Canada to fill with people. The economists in this book expect no significant attempts to prevent climate change. People will try to deal with it only after it starts affecting them, suspects Harvard’s Martin Weitzman.

He says we cannot predict the scale of the change. The uncertainty is enormous. But he worries that eventually a desperate country will choose an “unbelievably cheap”, unilateral solution: shooting a “sunshade” of reflective particles into the stratosphere to block some of the sun’s rays. That would cool the planet. It may also have horrendous unintended consequences.

Incomes will probably be much higher worldwide, driven by higher productivity, most of the writers agree. In 100 years, the world’s poorest people may live like today’s middle-class Americans, says Roth. That matters. However, writes Avinash Dixit of Princeton, rising incomes in developed nations matter much less. Theorists of happiness such as Richard Layard argue that once people have about $15,000 a year, more money doesn’t make them happier. Most economists in this book worry less about income levels than about inequality, which in the robotic age could be a lot worse than today.

simon.kuper@ft.com; Twitter @KuperSimon

‘In 100 Years: Leading Economists Predict the Future’, by Ignacio Palacios-Huerta (ed), MIT Press, $24.95/£17.95

Previsão da OGX

O campo de Vesúvio, o primeiro a ser descoberto pela OGX, é um exemplo emblemático da diferença entre o que a petroleira de Eike Batista informava aos investidores e o que acontecia internamente. A empresa chegou a estimar que Vesúvio produziria até 1,5 bilhão de barris, mas nunca tirou uma gota de petróleo de lá. A Folha revelou no domingo que a OGX já tinha estudos internos feitos a pedido da diretoria, em julho de 2012, de que suas reservas na Bacia de Campos poderiam ser apenas 17,5% do que fora divulgado ao mercado. Em vez dos pelo menos 1,8 bilhão de barris de petróleo previstos, só poderia tirar de forma economicamente viável 315 milhões de barris. Os estudos dos técnicos da OGX referem-se aos campos de Tubarão Azul, Tubarão Martelo, Tubarão Areia, Tubarão Tigre e Tubarão Gato. O campo de Vesúvio nem entrou na conta, porque já havia sido abandonado pela empresa, mas o mercado não sabia disso naquela época.

Fonte: Aqui

Contra a Previsão

Dillow, em Against Forecasts, afirma que não existe nenhuma profissão respeitável que possui sua reputação na previsão. Dillow completa: qual a razão dos economistas buscarem os poderes de clarividência?

Esta questão talvez possa ser considerada também para a contabilidade. Cada vez mais, a contabilidade moderna depende da previsão para entregar informação para o usuário: basta ver a questão do teste de recuperabilidade, onde o contador faz projeções do fluxo de caixa, para confrontar com o valor contábil e o valor de mercado.

Mas a previsão não deveria ser a função do usuário? Usando o raciocínio de Dillow, existem três argumentos contrários à tentativa de trazer a previsão para a contabilidade. Em primeiro lugar, a realidade é muito complexa e muitas vezes difícil de prever. Optar por considerar este aspecto na informação contábil pode ser muito irreal. Em segundo lugar, muitas previsão são impossíveis de serem realizadas corretamente. No caso da contabilidade, muitos ativos não possuem informação suficiente para fazer uma previsão adequada. Neste caso, a previsão aproxima-se muito do chute. Em terceiro lugar, como as pessoas reagem a incentivos, o uso de previsão tende a estar associada aos incentivos recebidos pelos preparadores da informação. Se elas recebem bônus por desempenho, dificilmente optariam por fazer uma baixa contábil que afete o dinheiro que irá receber.

Previsão e projeção

Em geral utilizo os termos como sinônimos. Entretanto, Nate Silver, em O Sinal e O Ruído, na página 159, faz uma distinção entre eles:

Previsão = é uma declaração definitiva e específica sobre quando e como haverá um evento
Projeção = é uma declaração probabilística sobre um evento

Assim, a contabilidade geralmente faz previsão.

O Sinal e o Ruído

O livro O Sinal e o Ruido foi escrito por Natan Silver e recentemente traduzido para língua portuguesa pela Intrinseca. Silver ficou conhecido por ter acertado a previsão do resultado das eleições dos Estados Unidos nos cinquenta estados. Depois disto, aumentou o interesse pela forma como Silver consegue fazer boas previsões.

Com 13 capítulos, a obra possui uma leitura muito agradável. Os temas estão bem divididos e o assunto é apresentado com muitos exemplos. Silver dedica a discutir a questão da previsão em diferentes áreas, como meteorologia, terremotos, mercado acionário, pôquer, política, baseball, saúde, apostas, xadrez, aquecimento global e terrorismo. Particularmente, por não entender muito de baseball, achei este capítulo enfadonho, assim como os últimos. Mas isto não impede de recomendar esta obra para quem deseja refletir sobre o assunto.

Mas este é um blog de contabilidade e aparentemente o assunto não nos interessa, certo? Errado. Cada vez mais a contabilidade depende da previsão nas informações. Veja o caso do teste de recuperabilidade, que exige a projeção do fluxo de caixa dos ativos. Ou quem sabe a estimativa dos passivos trabalhistas de uma entidade. Ou a possibilidade de reversão de uma série de prejuízos, utilizando um imposto diferido. São três exemplos de como estudar a questão da projeção é relevante. E o livro é uma boa reflexão sobre o assunto.

As suas 460 páginas passam rápido (na verdade, mais de 500 com as notas). A forma como Silver explica overfitting é fantástica e considero o ponto alto do livro. Com o subtítulo “Por que tantas previsões falham e outras não”, Silver consegue expor os principais problemas que enfrentam aqueles que desejam ter uma bola de cristal na sua mesa. O conhecimento de Silver inclui métodos quantitativos, mas também uma grande dose de bom senso. Afinal, na projeção o que importa é acertar. 

P.S. O autor da resenha adquiriu a obra com seus recursos.

Parceiros do blog:
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Previsão de Chuva

Sobre um novo computador do Inmet, para fazer previsões:

(...) Os resultados são animadores. A antecedência das previsões geradas pelo CPTEC dobrou, passando para seis dias (1). Além disso, seu nível de detalhamento é quatro vezes maior, de cinco quilômetros, contra 20 quilômetros do modelo anterior, o que permite informações mais acuradas sobre quantidade e localização de chuvas e a ocorrência de eventos extremos, como chuvas intensas, granizo, geadas e outros. As previsões de qualidade do ar incluirão gases como monóxido e dióxido de carbono e óxido nitroso, bem como aerossóis.

Supercomputador aprimora as previsões climáticas - Martha Funke | Para o Valor, de São Paulo - 19/07/2013

A antecedência das previsões não é o aspecto mais relevante; o que importa são dois aspectos: o aumento da capacidade de acerto da previsão, através da redução do erro e do intervalo.