Прогнозирование на основе метода экспоненциального сглаживания. Пример решения задачи

Методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания

В данной области представлен список реализованных в Microsoft Excel методов статистической обработки данных. Каждый из перечисленных методов реализован в виде отдельного режима работы, для активизации которого необходимо выделить соответствующий метод указателем мыши и щелкнуть по кнопке ОК. После появления диалогового окна вызванного режима можно приступать к работе.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.

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.

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

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

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

Метод экспоненциального сглаживания

Как спрогнозировать курс акций на основе экспоненциального сглаживания

Сглаживание методом скользящей средней

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Лекция 294. Скользящее среднее

Построение прогноза с помощью подхода экспоненциального сглаживания

Метод скользящих средних примеры прогнозирования стратегии

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.

Бюджет предприятия содержит целевые показатели, которые рассчитываются на основании прогнозных данных. Наиболее значимым прогнозом при составлении бюджета для любого предприятия является прогноз продаж.

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. Процедура простого экспоненциального сглаживания осуществляется по следующим формулам: Фактическое наблюдение в момент методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания St.

В предыдущих статьях был проведен анализ аддитивной и мультипликативной модели и рассчитан прогнозный объем продаж на следующие периоды. При анализе временных рядов использовался метод скользящей методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания, в котором все данные независимо методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания периода их возникновения являются равноправными.

Существует другой способ, в котором данным приписываются веса, более поздним данным придается больший вес, чем более ранним. Метод экспоненциального сглаживания в отличие от метода скользящих средних еще и может быть использован для краткосрочных прогнозов будущей тенденции на один период вперед и автоматически корректирует любой прогноз в свете различий между фактическим и спрогнозированным результатом. Именно поэтому метод обладает явным преимуществом над ранее рассмотренным.

Название метода происходит из того факта, что при его применении получаются экспоненциально взвешенные скользящие средние по всему временному ряду. При экспоненциальном сглаживании учитываются все предшествующие наблюдения - предыдущее учитывается с максимальным весом, предшествующее ему - с несколько меньшим, самое ранее наблюдение влияет на результат с минимальным статистическим весом.

Алгоритм расчета экспоненциально сглаженных значений в любой точке ряда i основан на трех величинах: Новый прогноз можно записать формулой: Расчет экспоненциально сглаженных значений При практическом использовании метода методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания сглаживания возникает две проблемы: С одной стороны, для сглаживания случайных отклонений величину нужно уменьшать.

С другой стороны, для увеличения веса новых методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания нужно увеличивать.

Еще по теме

© 2017-2019 - elementary-english.ru