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]
Развитие по экспоненте. Экспоненциальное сглаживание временных рядов - модификация метода наименьших квадратов для анализа временных рядов, при котором более поздним наблюдениям придается больший вес, иными словами, веса точек ряда убывают (экспоненциальный закон) по мере удаления в прошлое. [c.175]
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]
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]
С помощью статистических процедур выполняется динамический анализ во времени, а также экспоненциальное сглаживание, линейная экстраполяция, исключение фактора сезонности, множественная регрессия, кластерный анализ и факторный анализ. [c.327]
Ответ, казалось бы, прост ведь существует целый ряд методов прогнозирования потребности. Однако, ни один прогноз не может быть истинно точным, поскольку прогнозируется будущее состояние системы, подверженной стохастическому воздействию множества факторов. Хотя существующие научные методы прогнозирования спроса, базирующиеся на анализе данных ретроспективного периода (методы средних величин, экспоненциальное сглаживание и др.), способствуют сближению значений прогнозируемых и фактических количеств проданного товара, а в ряде случаев их совпадению. [c.81]
Методы регрессионного анализа, в отличие, скажем, от методов экспоненциального сглаживания, дают, помимо самого прогноза, другую важнейшую характеристику качества прогноза, выражаемую в виде стандартной ошибки прогноза и его доверительного интервала. Не принимать во внимание эту характеристику значит не до конца воспользоваться всеми преимуществами, которые дает применение методов математической статистики. [c.9]
Итак, мы рассмотрели четыре способа выявления сезонной компоненты аддитивную модель, мультипликативную модель, метод экспоненциального сглаживания с тремя параметрами, гармонический анализ Фурье (рис. П-7). В нашем примере оказалось, что наименьшую ошибку дает мультипликативная модель, т. е. применение индексов сезонности. [c.439]
Метод экспоненциального сглаживания дает возможность получить оценку параметров тренда, характеризующих не средний уровень процесса, а тенденцию, сложившуюся к моменту последнего наблюдения, то есть он позволяет оценить параметры модели, описывающей тенденцию, которая сформировалась в конце базисного периода, и тем самым не просто экстраполирует действующие зависимости в будущее, а приспосабливается, адаптируется к изменяющимся во времени условиям. Преимущества метода в том, что он не требует обширной информационной базы, а предполагает ее интенсивный анализ с точки зрения информационной ценности различных членов временной последовательности. Модели, описывающие динамику показателя, имеют простую математическую формулировку, а адаптивная эволюция параметров позволяет отразить неоднородность и текучесть свойств временного ряда. Метод применяется при кратко- и среднесрочном прогнозировании. [c.161]
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]
Аналитич-е докладные записки Метод комиссий Экспоненциальное сглаживание Метод морфологического анализа Историко-логический анализ Оценка значимости изобретений [c.9]
В группу методов прогнозной экстраполяции можно включить методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, вероятностного моделирования и адаптивного сглаживания. К группе системно-структурных методов — отнести методы функционально-иерархического моделирования, морфологического анализа, матричный, сетевого моделирования, структурной аналогии. Ассоциативные методы можно разделить на методы имитационного моделирования и историко-логического анализа. В группу методов опережающей информации — включить методы анализа потоков публикаций, оценки значимости изобретений и анализа патентной информации. [c.11]
Остановимся отдельно на часто применяемой для анализа движения валютного курса разновидности механического сглаживания — сглаживании по экспоненциальной средней. [c.665]
Для анализа каждого из описателей удобно применить методы адаптивного прогнозирования. Когда поступают новые значения, происходит так называемая адаптация к этой информации и прогноз становится более чувствительным. Польза заключается в том, что более чувствительный прогноз приводит к меньшей разнице между прогнозируемыми и фактическими результатами и, следовательно, повышается точность используемого значения описателя. Представленный график на рис. 1.4 является типичным примером для нефтехимических предприятий, когда возможны и низкие импульсы (3-6 месяцев), и достаточно высокие (9-11 месяцев). Здесь можно применить метод Чоу [301, который основан на построении трех вариантов экспоненциального среднего с тремя различными константами сглаживания [c.50]
Поскольку цель любого рыночного анализа состоит в получении прибыли за счет разности цен покупки и продажи, то цена является самым важным его объектом, и неудивительно, что именно на этом основано большинство видов рыночного анализа. Широко используются такие модели поведения цены, как треугольники и гэпы. Пользуются популярностью измерители момента цены RSI, норма изменения и некоторые другие. Постоянно разрабатываются методы сглаживания рыночного шума, например системы на основе экспоненциальной скользящей средней. [c.195]
Как следует из рис. 19.10, в добавление к функции общего финансового моделирования, система способна прогнозировать объемы продаж, выполнять анализ во времени и эконометрическое моделирование. Опытные пользователи могут использовать преимущества пакета для прогнозирования продаж, процентных ставок, цены производственных факторов и других важных параметров. SIMPLAN позволяет задавать изменение проектируемых моделей во времени. К динамическим характеристикам относятся тенденции во времени, экспоненциальное сглаживание и адаптивное предсказание. [c.323]
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]
Прогнозирование спроса возможно также на основе анализа предыдущих продаж. Серийный анализ состоит в выделении в прошлых временных сериях (периодах) четырех компонентов (тенденция, цикл, сезонные влияния и неравномерность), на основе сопоставления которых делается прогноз на будущее. Метод экспоненциального сглаживания состоит в составлении прогноза на основе сочетания среднего показателя прошлых продаж и показателей самого последнего времени (с учетом определенных весовых коэффициентов). Статистический анализ спроса представляет собой измерение влияния на уровень продаж ряда каузальных факторов (дохода, маркетинговых расходов, цены). И, наконец, эконометриче-ский анализ состоит в построении системы уравнений, которое описывает соотношение параметров и дает статистический прогноз на будущее. [c.151]
МЕТОД СКОЛЬЗЯЩИХ СРЕДНИХ (method of moving average) — прием, используемый для анализа рядов динамики с целью выявления осн тенденции изменения их уровней Состоит в замене фактических данных ср арифметическими из нескольких уровней рядов динамики (трех, пяти, шести и т д — интервал скольжения) Расчет ср ведется постепенным исключением из принятого интервала скольжения первого уровня и включением последующего Интервал скольжения может включать нечетное и четное число уровней ряда В зависимости от этого меняется и техника выравнивания ряда динамики См также Экспоненциальное сглаживание [c.139]
В разд. 1 гл. 1 вводится понятие простого экспоненциального взвешенного среднего, на котором основаны все модели сглаживания. В гл. 2 разбираются более сложные варианты основной модели, применяющиеся в условиях тренда и сезонных колебаний. В гл. 3 обсуждаются различные меры точности прогноза. В гл, 4 рассматривается методы сглаживания, используемые в автоматическом рёйсШе краткосрочного прогнозирования, В следующей главе обсуждаются возможности адаптивного прШиозирования. Гл. 6, хотя и не имеет прямого отношения к методам экспоненциального сглаживания, посвящена другой немаловажной проблеме — анализу автокорреляции в задаче определения типа динамики прогнозируемого ряда — необходимому условию выбора прогностической модели. [c.14]
При прогнозе с использованием линии тренда пропускается скачок функции базовой линии, тогда как при прогнозе с применением сглаживания он отслеживается. Поэтому уровень ряда может резко увеличиваться. Это явление известно под названием выброса функций, что и прослеживается на наших графиках. При прогнозе, выполненном с помощью сглажива--ния, фактическая базовая линия отслеживается довольно точно. Ex el непосредственно поддерживает метод сглаживания с помощью средства Экспоненциальное сглаживание в надстройке Пакет Анализа. [c.423]
Клеопатров Д.И., Френкель А.А. Прогнозирование экономических показателей с помощью метода простого экспоненциального сглаживания. - Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. - М. Наука, 1973. -298с. [c.192]