Для выделения тренда используют разные приемы сглаживания, в том числе скользящих средних и экспоненциальное. Скользящие средние могут рассчитываться по трем, пяти, семи значениям временного ряда или по четным значениям. От количества точек при вычленении скользящих средних зависит степень сглаживания, снятие колебаний по отношению к линии тренда. Использование малого количества значений облегчает расчеты, однако снижает возможность получения объективного тренда. [c.78]
Выделение тренда центрированные скользящие средние [c.184]
Другими словами, сезонную составляющую можно рассчитать путем деления тренда и исходного значения временного ряда. В одном из методов при выделении тренда мы берем скользящие средние. То есть если поделить исходные значения на скользящие средние, то мы получим оценочные значения сезонного отклонения. Все это мы покажем на последующих примерах. [c.206]
Большая часть примеров, приведенных в данной главе, описывают основные методы выработки моделей прогнозирования. Во-первых, в большинстве случаев предполагается, что тренд — линейный. Далее, стандартный метод выделения тренда основывается на скользящих средних, хотя мы осветили и другие методы, в том числе экспоненциального сглаживания. Во-вторых, при получении прогнозных данных использовались все имеющиеся значения, тогда как на практике это может быть не лучшим вариантом, особенно в тех случаях, когда собранные данные включают некоторые нетипичные значения. На примерах этого раздела мы рассмотрим некоторые вопросы, связанные с практическим прогнозированием, при этом предполагается, что вы уже достаточно хорошо усвоили основные методы прогнозирования, в частности знаете, как выделять тренд и выявлять и вычислять сезонные составляющие. [c.217]
В данном примере для прогнозной оценки объемов продаж по сезонам 2000 г. использован метод сложения. Тренд выделен с помощью трехточечных скользящих средних, а значения 2000 г. рассчитаны уравнением регрессии. Прогнозируемые объемы продаж в каждом из периодов 2000 г. исчислены как сумма оценочных показателей тренда и средних значений сезонных колебаний в каждом сезоне (табл. 4.5). Например, среднее отклонение (колебание) за май — август 1997—1999 гг. определяется так (9,33 + + 11,67 + 12,33 3= 11,И) и т.д. [c.80]
Так как правильное определение тренда является ключевым фактором успешной торговли, прогнозирование трендов, в противовес следованию за трендом, может стать новым многообещающим способом выделения трендов и изменений в их направлении во время, а не после их появлений. Соединяя нейросети и межрыночный анализ, VantagePoint выдает прогнозы по намечающимся трендовым движениям путем прогнозирования значений скользящей средней на 4 дня вперед. Чтобы добиться таких результатов, в программу VantagePoint включены 5 нейросетей, каждая из которых отвечает за прогнозирование конкретной переменной выходных данных. Одна нейросеть предугадывает завтрашний максимум, другая — минимум, третья рассчитывает нейроиндекс, который показывает, когда рынок находится возле точек формирования гребней и впадин. Четвертая сеть прогнозирует значение пятидневной скользящей средней цен закрытия на 2 дня вперед, а пятая — десятидневной на 4 дня вперед. [c.137]
Смотреть страницы где упоминается термин Выделение тренда скользящие средние
: [c.199] [c.123] [c.188]Смотреть главы в:
Количественные методы анализа хозяйственной деятельности -> Выделение тренда скользящие средние