问当输出影响未来输入时的预测建模

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我担心这种情况从根本上来说是预测/预测上下文中固有的；引用了Taleb等人最近关于脂肪尾变量单点预测的论文(开放存取，第3.7段)：

3.7。预测可能导致调整，使预测不那么准确-显然，如果预测导致调整，以及影响所研究现象的反应，那么人们就无法再根据其随后的准确性来判断这些预测。

因此，除了事先清楚地传达这一点，并就如何在这些调整的情况下评估预测达成协议之外，从建模或方法的角度来看，你也无能为力。上述同一段进一步提出的建议如下：

从这个意义上说，预测可能是对风格的警告，“如果你不采取行动，这就是成本”。

才能形成这样一种沟通和协议的基础。

更简单、更实用、更注重商业的方式是在你的模型中加入广告。这样你就可以：

• 相应地更改您的预测，然后更改您所测量的性能。关键是要对此保持透明，甚至在教学上也是如此。基本上，在你的例子中，你有6个月的时间来回顾你的预测，并通知首席财务官，这样他就不会认为你的模型是错的。如果问题在于他缺乏沟通，你可以这样表述:更多的来自他一方的交流将允许更好的预测。如果他不愿意这样做，那就是他的责任。
• 帮助评估所需的广告。有了一个简单的模型，你可以和你的首席财务官开始一些有趣的讨论。基本上，如果你预测2000年，他想卖出4000，你可以试着得到广告功能的变化会导致2000年销售额的增长。它将允许您讨论什么时候广告是值得的，它可能会开启讨论的第一点(预测更新)。