Если после сглаживания динамического ряда выясняется, что остаточные члены не удовлетворяют предпосылкам корреляционного анализа, необходимо пользоваться авто регрессионным преобразованием [92]. [c.69]
Метод экспоненциального сглаживания дает более точное приближение к исходному ряду, улавливая колебания цен. На рис. 9.4 приведены графики исходного и сглаженного ряда с помощью экспоненциального сглаживания. Динамическим рядам цен акций (как и ряду других фондовых инструментов) присущ ряд особенностей, которые могут определять специфику их анализа. Прежде всего это достаточно частые случаи резкого изменения тенденции цены (например, повышательный тренд, так называемый бычий, сменяется его противоположностью, так называемым медвежьим трендом). В этой ситуации возможно использование аналитической аппроксимации. Для оценки параметров уравнения, максимально точно описывающего динамику цен акций, используется метод наименьших квадратов, суть которого состоит в том, что подбирается такая аппроксимирующая кривая, при которой достигается минимум квадратов отклонений исходного ряда от теоретической кривой. [c.372]
Для выявления тенденций изменения экономических показателей и определения функциональных зависимостей следует использовать статистическую обработку динамических рядов. В частности, для обеспечения сопоставимости показателей во времени применять метод смыкания ряда, а для выявления основной тенденции динамики — метод сглаживания динамического ряда с помощью скользящей средней или аналитического выравнивания ряда динамики. В результате аналитического выравнивания ряда динамики в самом простом случае получают прямую линию (тренд), определяющую его основную тенденцию. [c.108]
В 11-й главе рассказано о методах сглаживания динамических рядов, базирующихся на расчете скользящих средних. Рассмотрены различные типы скользящих средних и даны их сравнительные характеристики. [c.11]
Глава 11. Сглаживание динамических рядов [c.155]
СГЛАЖИВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ РЯДОВ [c.155]
Целью сглаживания динамического ряда является фильтрация случайных колебаний уровней этого ряда и выявление наиболее устойчивой тенденции движения. Мы будем рассматривать методы сглаживания, базирующиеся на вычислении скользящих средних. Любое скользящее среднее - это метод определения среднего уровня динамического ряда за некоторый период времени. Термин "скользящее" подразумевает, что среднее значение каждый раз заново вычисляется в последовательные моменты времени. В этой главе под динамическим рядом мы, как правило, будем понимать ряд, состоящий из цен активов. [c.155]
Однако ряды цен активов как правило подвержены значительным колебаниям, которые аппроксимация не может предвидеть. Поэтому на практике применительно к таким рядам используют методы адаптивного моделирования, которые базируются на экспоненциальном сглаживании динамического ряда (экспоненциальной скользящей средней). [c.165]
Четвериков Н.С. Сглаживание динамических рядов / Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. М. Наука, 1973. С. 106-135. [c.148]
При изучении связей между динамическими рядами себестоимости добычи 1 т нефти и попутного газа предполагаем следующие решения а) принцип выбора наиболее подходящих трендов вытекает, по нашему мнению, непосредственно из задач сглаживания, целью которых является получение совокупности остаточных членов, [c.110]
Помогает точно определять, какой объем материалов нужно заказать и когда. Заложены четыре метода подачи заказа пополнения запасов партиями наиболее экономичного размера, политики фиксированного размера заказа, постоянных ежемесячных потребностей и определения потребностей на основе количества рабочих дней. Программа гарантирует, что пользователь всегда имеет достаточный складской запас для выполнения заказа. Может хранить данные о 48 месяцах ведения складского хозяйства. Выполняет прогнозы на основе применения динамических рядов, экспоненциального сглаживания и скользящего среднего и корректирует их с учетом сезонных факторов. Объясняет, какой метод подходит пользователю наилучшим образом. [c.453]
В частности, показательная функция используется для сглаживания, когда цепные темпы роста динамического ряда более или менее постоянны. [c.152]
Как видно, анализ тенденций и колеблемости рынка - это достаточно трудоемкий процесс, требующий сбора соответствующей информации, построения динамических рядов, статистических расчетов (как правило, с использованием электронно-вычислительной техники). Для оперативных целей наряду с графическим (техническим) методом характеристики тенденций и устойчивости рынка и методами механического сглаживания, также не требующими сложных расчетов, рекомендуется использовать уже упоминавшийся специфический конъюнктурный метод тестирования. [c.162]
Техническое сглаживание уровней динамического ряда является [c.168]
До сих пор мы рассматривали экспоненциальную скользящую среднюю первого порядка, то есть сглаживанию подвергался непосредственно исходный динамический ряд [c.159]
Учитывая, что абсолютные приросты, коэффициенты роста и прироста, как правило, неодинаковы у рядом стоящих членов ряда, приходится проводить выравнивание динамических рядов (сглаживание). Эта процедура чаще всего проводится методом аналитического выравнивания (по соответствующим формулам). Суть этого метода заключается в том, что, рассматривая уровни ряда как функции времени, заменяют ими фактические уровни ряда. Чаще всего такое выравнивание проводят по уравнениям [c.65]
Модель динамического ряда в виде Yt допускает расчленение каждого значения временного рада на составляющие, что важно при формировании входных данных для имитационных моделей. Раздельное вычисление компонент Ut, Vt, Et, Zt носит название фильтрации компонент. Если требуется вычислить значение тренда совместно с сезонной составляющей, т.е. Ut+Vt, то данная процедура называется сглаживанием, а полученный при этом рад U, + V, тренд-сезонным временным радом. Компонента т), в модели динамического ряда Y, применяется для формирования входных данных заданного вида. [c.47]
В результате этой процедуры устраняются случайные возмущения (флуктуации), возникающие под воздействием неучтенных факторов или ошибок измерения относительно наиболее вероятного протекания процесса, и тем самым исключается искажающее влияние случайных колебаний на выбор вида регрессии. Фильтрация исходного динамического ряда включает его сглаживание и выравнивание. [c.165]
Это положение лежит в основе метода экспоненциального сглаживания. Сущность метода заключается в сглаживании исходного динамического ряда взвешенной скользящей средней, веса которой (со/) подчиняются экспоненциальному закону (рис. 6.1). [c.171]
Если рассматривается длинный динамический ряд, целесообразно проводить факторное разложение по укрупненным временным интервалам. Это позволяет вычленить долгосрочные факторы изменения результирующего показателя (нетто-комиссии) за счет сглаживания эффекта краткосрочных колебаний факторов. [c.70]
Важнейшими общими закономерностями развития розничного товарооборота являются рост его объема, совершенствование структуры товарооборота, сглаживание социально-экономических и территориальных различий в уровне и структуре розничного товарооборота. Все они проявляются в динамике за ряд лет и потому носят динамический характер. [c.259]
Совместные распределения количественных признаков. Условные распределения. Независимость признаков. Критерий Пирсона. Таблица сопряженности. Регрессионный и корреляционный анализ. Метод наименьших квадратов. Коэффициент корреляции. Дисперсионный анализ однофакторный, многофакторный без повторений. Анализ временных рядов. Тренд, сглаживание, сезонность, циклы. Стационарные ряды. Динамические регрессии. Ложная регрессия. Коинтеграция. [c.49]
Тенденции развития рынка определяются на основе анализа изменения основных своих параметров (поставки, продажи, цен, товарных запасов). Визуально рассматриваются динамические ряды темпов роста или их графические изображения (диаграммы), и на этой основе дается описательная характеристика тенденций. Иногда используется так называемый метод технического сглаживания уровней динамического ряда. Фактические данные (эмпирические уровни) наносятся на график, а после этого проводится линия, на глаз осредняющая все колебания. Такой метод широко применяется в анализе биржевой конъюнктуры, когда требуются моментальные выводы о тенденции развития рынка. Применяется еще достаточно простой, но не очень точный метод, известный в теории статистики как метод механического сглаживания, к которому мы еще вернемся в анализе сезонных колебаний. [c.148]
В 12-й главе изучены методы адаптивного моделирования динамических рядов, которые основаны на экспоненциальном сглаживании (экспоненциальной скользящей средней). Преимуществом этих методов является учет временной ценности данных и, следовательно, постоянное адаптирование к изменяющимся уровням динамического ряда, что имеет решающее значение при моделировании и прогнозировании волатильных рядов. [c.12]
Основным преимуществом методов, основанных на экспоненциальном сглаживании, является учет временной ценности данных и, следовательно, постоянное адаптирование к изменяющимся уровням динамического ряда, что имеет решающее значение при моделировании и прогнозировании волатильных рядов. [c.165]
Для выявления основной тенденции применяется ряд математических методов анализа динамических рядов сглаживание путем укрупнения интервалов, сглаживание способом скользящей средней, аналитическое выравнивание1. [c.52]
Алгоритмы базового решающего канала основаны на использовании преимущественно балансовых соотношений. Показана их работоспособность в сочетании со сглаживанием рядов данных, аналогично робастному оцениванию скользящих средних на интервале сглаживания 3-10 плавок. Непостоянство интервалов обусловлено, например, нестационарностью измерительных погрешностей и возмущений. Поэтому необходимо применять фильтры со структурной и параметрической адаптацией. Алгоритмы корректирующего капала (в составе машинного канала) основаны на использовании ВП-алгоритмов (восстановительно-прогнозирующих), суть которых состоит в нересчетном восстановлении ретроспективно образцовых управляющих решений и в комплексном прогнозировании их динамической последовательности с учетом ее ближайшей предыстории, а также всех контролируемых возмущений и заданий. [c.12]