МЕТОДЫ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО И ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ — КиберПедия

Методы скользящего среднего и экспоненциального сглаживания

Один из наиболее популярных инструментов - система бюджетирования, которая базируется на формировании бюджета предприятия с последующим контролем исполнения. Бюджет представляет собой сбалансированные краткосрочные коммерческие, производственные, финансовые и хозяйственные планы развития организации.Формально временной ряд — это множество пар данных X,Yв которых X — это моменты или периоды времени независимая переменнаяа Y — параметр зависимая переменнаяхарактеризующий величину исследуемого явления. Цель исследования временных рядов состоит в выявлении тенденции изменения фактических значений параметра Y во времени и прогнозировании будущих значений Y. Модель, построенную по ретроспективным данным можно использовать при наличии устоявшейсятенденции в динамике значений прогнозируемого параметра. К возможным ситуациям нарушения такой тенденции относятся:

Таким образом, выбранное количество наблюдений для усреднения является мерой относительной важности данных прошлых периодов против последних данных. Преимущества и недостатки Скользящее среднее просто рассчитывается и легко понимается.

Сглаживание методом скользящей средней

Метод экспоненциального сглаживания

Как спрогнозировать курс акций на основе экспоненциального сглаживания

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов

Лекция 9. Экспоненциальное сглаживание. Распознавание образов: метод к-го ближайшего соседа

"Эксперт". Экспоненциальное сглаживание и сезонная декомпозиция. Модуль 5

Лекция 294. Скользящее среднее

Построение прогноза с помощью подхода экспоненциального сглаживания

Прогнозирование в Excel с помощью линий тренда

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

Метод экспоненциального сглаживания.

Экспоненциальное сглаживание Экспоненциальное сглаживание является одним из наиболее распространенных приемов, используемых для сглаживания временных рядов, а также для прогнозирования. В основе процедуры сглаживания лежит расчёт экспоненциальных скользящих средних сглаживаемого ряда. Главное достоинство прогнозной модели, основанной на экспоненциальных средних, состоит в том, что она способна последовательно адаптироваться к новому уровню процесса без значительного реагирования на случайные отклонения. Исторически метод независимо был разработан Брауном и Холтом. Холт также разработал модели экспоненциального сглаживания для процессов с постоянным уровнем, процессов с линейным ростом и процессов с сезонными эффектами.

Выбор постоянной сглаживания При использовании метода наименьших квадратов для определения прогнозной тенденции тренда заранее предполагают, что все ретроспективные данные наблюдения обладают одинаковой информативностью.

Очевидно, логичнее было бы учесть процесс дисконтирования исходной информации, то есть неравноценность этих данных для разработки прогноза. К достоинствам метода экспоненциального сглаживания следует также отнести простоту вычислительных операций и гибкость описания различных динамик процесса. Наибольшее методы скользящего среднего и экспоненциального сглаживания метод нашел для реализации среднесрочных прогнозов [2].

Вычислив значение средней для первыхm уровнейy1y2Таким образом, интервал сглаживания, то есть интервал, для которого подсчитывается средняя, как бы скользит по 73 динамическому ряду с шагом, равным единице.

Если m — нечетное число, а предпочтительно брать нечетное число уровней, поскольку в этом случае расчетное значение уровня окажется в центре интервала сглаживания и им легко заменить фактическое значение, то для определения скользящей средней можно записать следующую формулу:

Тест Дарбина-Уотсона Ошибка аппроксимации Экспоненциальное сглаживание Как провести сглаживание ряда экспоненциальным методом Пример. Построить прогнозный ряд с использованием экспоненциального сглаживания, рассчитать стандартные ошибки. Решение находим с помощью калькулятора. Важным методом стохастических прогнозов является метод экспоненциального сглаживания. Этот метод заключается в том, что ряд динамики сглаживается с помощью скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону. Эту среднюю называют экспоненциальной средней и обозначают St.

Смотрите также

© 2015 - llnk.ru