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]
В этой главе рассматривается несколько методов количественного прогнозирования. Обсуждаются интуитивные модели, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание. В следующих главах описываются анализ трендов и регрессионный анализ. О качественном подходе рассказывалось в Главе 14. [c.245]
Интуитивные модели могут быть двух типов. К первой относятся простые модели проектирования, использующие данные последних наблюдений, без применения статистического анализа. Ко второй относятся модели, которые будучи интуитивными, тем не менее являются достаточно сложными и реализуются с помощью компьютера. Примеры классическая декомпозиция, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание и некоторые другие. [c.245]
Представляют собой наивысшую форму интуитивного моделирования. Основные виды скользящее среднее и экспоненциальное сглаживание (первый метод проще второго). [c.247]
Существуют различные количественные методы прогнозирования. Интуитивные подходы основываются исключительно на прошлом опыте. Подходы, основанные на сглаживании, - это метод скользящего среднего и экспоненциальное сглаживание. Оба метода используют в качестве базы для прогнозирования взвешенное усредненное значение данных прошлых периодов. [c.255]
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 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]
Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота. [c.129]
При оценке параметров зависимостей наиболее распространены метод наименьших квадратов и его модификации, метод экспоненциального сглаживания, метод адаптивного сглаживания, метод скользящей средней и др. Метод наименьших квадратов (МНЕ) требует найти параметры модели тренда, минимизирующие ее отклонение от точек исходного временного ряда, т.е. минимизировать сумму квадратических отклонений между наблюдаемыми и расчетными величинами. [c.159]
Кроме нормативного метода, при прогнозировании потребностей в промышленной продукции используются и другие методы методы моделирования, методы экстраполяции (скользящего среднего, экспоненциального сглаживания, цепи Маркова и др.). [c.499]
Разложение временного ряда на компоненты. Стационарные и нестационарные ряды. Автокорреляционная функция. Типы и виды трендов. Полиномиальный тренд. Экспоненциальный и гармонический тренды. Логистическая кривая. Фильтрация тренда. Скользящие средние. Экспоненциальное сглаживание. Метод последовательных разностей. Сплайны. [c.85]
МЕТОДЫ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО И ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ [c.124]
Методы скользящего среднего и экспоненциального сглаживания используются для прогнозирования временных рядов. Формально временной ряд- это множество пар данных (X,Y), в которых X - это моменты или периоды времени (независимая переменная), a Y — параметр (зависимая переменная), характеризующий величину исследуемого явления. Цель исследования временных рядов состоит в выявлении тенденции изменения [c.124]
Суть методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания состоит в том, фактические уровни исследуемого временного ряда заменяются их средними значениями, погашающими случайные колебания. Это позволяет более четко выделить основную тенденцию изменения исследуемого параметра. Эти относительно простые методы [c.125]
Использование методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания основано на следующих допущениях [c.125]
Постройте и проанализируйте график временного ряда, представленного в табл. 10.1 с точки зрения применимости методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. [c.127]
Постройте и проанализируйте график временного ряда с точки зрения применимости методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. На основании анализа графика выберите наиболее приемлемое значение [c.130]
Проверьте свои предположения с помощью методики, описанной в п. 10.2. Сделайте прогноз спроса на следующий месяц методом скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. [c.130]
Проанализируйте эти данные с точки зрения применимости методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. Выберите приемлемое по вашему мнению значение m и а и сделайте прогноз на 2003 г. [c.130]
Следующие за трендом входы на основе скользящих средних могут генерироваться различными способами. Одна из простых моделей основана на пересечении скользящих средних трейдер покупает, когда цены поднимаются выше скользящего среднего, и продает, когда цены опускаются ниже его. Вместо ожидания пересечения линии среднего и цен можно использовать быстрое среднее и его пересечение медленным сигнал на покупку возникает, когда быстрое среднее поднимется выше медленного, сигнал на продажу — когда опускается ниже. Сглаживание исходных рядов данных за счет использования скользящих средних снижает количество ложных пересечений и, следовательно, уменьшает частоту убыточных сигналов. [c.135]
Несколько более продвинутая техника сглаживания — экспоненциальная скользящая средняя. В принципе она выполняет ту же задачу, что и простая (арифметическая) скользящая средняя. Экспоненциальное сглаживание было разработано для целей радиолокационного слежения и проектирования маршрутов полетов. Более чувствительное отслеживание трендов требовало, чтобы самые свежие данные оказывали большее влияние на результат. Формула экспоненциального сглаживания кажется сложной, но это всего лишь еще один способ взвешивания компонентов данных — так, чтобы самый последний компонент имел наибольший вес. Хотя для того, чтобы получить экспоненциально сглаженную величину, [c.223]
В статистике известны методы сглаживания фактических временных рядов метод наименьших квадратов, сглаживание временных рядов с помощью скользящей средней, методы экспоненциального сглаживания и гармонических весов и т. д. [c.140]
Для выявления циклической составляющей динамики валютного курса статистикой также используется выравнивание по ряду Фурье, поскольку циклические колебания являются разновидностью периодических, как и сезонные. Может применяться и метод скользящей средней. Период скольжения принимают, естественно, другой, соответствующий периоду циклических колебаний. В нашем примере сглаживание целесообразно проводить по 33-месячной скользящей средней (см. рис. 15.3). Период можно определить по графику и с помощью спектрального анализа, представив ряд в виде непрерывной функции, которую можно разложить на сумму бесконечного числа гармонических функций с периодом от 0 до 2л с различной амплитудой. Спектральной плотностью функции называется величина амплитуды гармоники в зависимости о г ее периода. Чем больше амплитуда (спектр) данной гармоники, тем сильнее в использованной функции присутствуют колебания с этим периодом. [c.664]
К инструментарию технического анализа относят и ряд статистических показателей средние, абсолютные и относительные приросты, скользящие средние. Сам же анализ производится в основном с помощью графиков. Производят сглаживание различными способами (исследование трендов), изучение чартов (узоров) и пытаются уловить начало повторения уже известного эпизода движения обменных курсов и предсказать их уровень. Результат применения технического анализа считается надежным, если два различных его способа дают близкие результаты. Недостатком технического анализа является то, что он рассматривает не глубинные существующие экономические связи, а лишь их поверхностные проявления. Этот метод в определенной степени субъективен, так как эксперт принимает решения чаще не на основе количественных характеристик, а общего впечатления от графика. Однако этот метод является в настоящее время необходимым элементом аналитической работы при ведении валютных операций. [c.680]
Для выявления общей тенденции развития товарооборота следует воспользоваться методами укрупнения интервалов и сглаживания ряда с помощью скользящей средней. [c.181]
На рис. 6.6 показаны исходные значения объема продаж, а также экспоненциально сглаженные значения при а = 0.1. Как видно из графика на рис. 6.6, метод экспоненциального сглаживания действительно существенно сглаживает ряд значений. И вполне логично использовать эти значения для оценки тренда в последующие годы. Однако, некоторые сложности возникают при использовании столь малых значений, как 0.1, например. Основной недостаток состоит в том, что между изменениями в исходном ряду значений и соответствующими изменениями в ряду сглаженных значений отмечается лаг (или запаздывание). Так, мы видим, что анализируемые данные демонстрируют восходящий тренд объема продаж. Однако скользящие средние медленно обозначают этот тренд. Обратите внимание, что на графике (рис. 6.6) все сглаженные значения за последние пять лет находятся под фактическими значениями объема продаж. В целом, чем меньше значение а, тем менее оно чувствительно к изменениям тренда в данном временном ряду. Чтобы решить эту проблему, мы можем взять большее значение а. Рассмотрим, например, значение сглаживающей константы, равное а = 0.3. В таблице ниже приведены сглаженные значения, рассчитанные по этой константе. [c.194]
Выявление циклической составляющей временного ряда может оказаться крайне сложным. И обычно это возможно только тогда, когда имеются данные за продолжительный период времени. Метод сглаживания ряда значений с помощью скользящих средних или экспоненциального сглаживания устраняет сезонные и случайные колебания данных, а оставшиеся значения складываются из тренда и циклических составляющих. Данное пособие не имеет своей целью отдельно рассмотреть вопросы, связанные с циклическими колебаниями. Большинство методов анализа рассматривают тренд и циклические составляющие как единое целое. Однако все же целесообразно проанализировать пример, в котором данные с очевидностью выказывают циклические колебания. [c.210]
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]
Существуют различные методы прогнозирования, учитывающие характер протекания процессов и значения случайной величины временного ряда. Если вариация средних значений незначительна, для прогноза на короткие интервалы времени применяется метод скользящего среднего. Если поздние значения временного ряда имеют большую значимость для прогноза, а начальные значения — меньшую, применяется метод экспоненциального сглаживания. [c.464]
Провести сглаживание временного ряда yt методом скользящих средних, используя простую среднюю арифметическую с интервалом сглаживания а)ти=3 б)/и=5. [c.149]
МЕТОДЫ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ И СГЛАЖИВАНИЯ [c.245]
Из этой вступительной части вы должны уяснить, что увеличение числа точек при вычислении скользящих средних ведет к большему сглаживанию линии тренда. Поэтому можно утверждать, что чем больше точек взято для вычисления скользящих средних, тем линия тренда лучше . Но при этом может возникнуть вопрос а почему не рассчитать средние по 10, 11 или даже 15 точкам Дело в том, что чем больше точек мы берем для вычисления скользящих средних, тем меньше конечных значений мы получаем. Так, сравним два набора скользящих средних, рассчитанных в нашем примере. Мы получили 13 трехточечных скользящих средних и только девять семиточечных скользящих средних. [c.191]
Такой способ дает приблизительные результаты (иногда все же достаточные для анализа). Однако в сложных случаях применяются математи-ко-статистические методы выравнивания (расчеты при этом ведутся на компьютере). В частности, метод наименьших квадратов, сплайн-функции, метод скользящей средней, экспоненциального сглаживания, аналитического выравнивания и др. [c.59]
Существует огромное разнообразие адаптивных скользящих средних и других сложных методов сглаживания, разработанных в целях минимизации запаздывания. Одна из таких методик основывается на стандартных способах предсказания временных серий. По Маллой (Mulloy, 1994) используется линейная рекурсивная схема с множественными скользящими средними. Когда уровень движения на рынке достаточен для отключения фильтра, запаздывание исчезает впрочем, фильтры имеют тенденцию недостаточно сглаживать данные и работают заметно хуже, когда рынок отклоняется от настроек этих фильтров. Чанд ( hande, 1992) [c.132]
Для осцилляторов предсигнальная область определяется как зона после пересечения индикатором нулевой линии и до пересечения им скользящей средней или сглаживания, используемого для нахождения торговых сигналов (рис. 8-2). [c.266]
Осциллятор Чайкина ( haikin Os illator — СНО) представляет собой осциллятор скользящего среднего, базирующийся на индикаторе накопления/распределения. Столь сложное выражение проще звучит так индикатор накопление/распределение AD является тем самым материалом , который и сглаживается скользящими средними после сглаживания одна средняя вычитается из другой и мы получаем осциллятор Чайкина. Ниже дана формула для расчета, из которой можно легко понять, что осциллятор Чайкина содержит в себе как информацию об объемах, так и сведения о ценах и диапазонах их хода в течение одного стандартного временного интервала. [c.95]