Prosta metoda prognozowania średniej wielkości

Prosta średnia ruchoma - SMA. BREAKING DOWN Średnia przeciętna średnia ruchoma - SMA. Prosta średnia ruchoma jest konfigurowalna, ponieważ można ją obliczyć na inną liczbę okresów, po prostu przez dodanie ceny zamknięcia zabezpieczenia przez szereg okresów czasu i a następnie podzielenie tej sumy przez liczbę okresów, co daje średnią cenę zabezpieczenia w danym okresie Prosta średnia ruchoma łagodzi niestabilność i ułatwia wyświetlanie tendencji cenowej Jeśli prosta średnia ruchoma wskazuje na , oznacza to, że cena zabezpieczenia wzrasta Jeśli wskazuje to oznacza, że ​​cena zabezpieczenia maleje Im dłuższa jest rama czasowa dla średniej ruchomej, tym gładsza jest prosta średnia ruchoma Krótkotrwała średnia ruchoma jest bardziej zmienna, ale jego odczytywanie jest bliższe danych źródłowych. Znaczenie matematyczne. Średnie przeciętne są ważnym narzędziem analitycznym służącym do identyfikacji obecnych trendów cenowych i możliwości zmiany ustalonego tre nd Najprostszą formą wykorzystania prostej średniej ruchomej w analizie jest użycie jej do szybkiego wykrycia, czy zabezpieczenie znajduje się w trendzie wzrostowym lub downtrendu Kolejnym popularnym, choć nieco bardziej złożonym narzędziem analitycznym, jest porównanie pary prostych średnich kroczących z każdym pokrywą różnych ramy czasowe Jeśli średnia krótkoterminowa średnia krótkoterminowa przekracza średnią długoterminową, spodziewany jest trend wzrostowy Z drugiej strony średnia długoterminowa powyżej średniej krótkoterminowej wskazuje na tendencję spadkową w trendzie. Popularne modele obrotu. Dwa popularne modele handlowe, w których stosowane są proste średnie ruchome to krzyż śmierci i złoty krzyż Krzyż śmierci pojawia się, gdy 50-dniowa średnia ruchoma przecina poniżej 200-dniowej średniej ruchomej Jest to sygnał nieprzyjemny, że kolejne straty są w magazynie Złoty krzyż ma miejsce, gdy krótkoterminowa średnia ruchoma przewyższa długoterminową średnią ruchliwą Wzmocnione przez duże obroty, może to świadczyć o dalszych zyskach. Przeciętny i exponenti al modele wygładzania. Jest to pierwszy krok w wyjściu poza średnie modele, przypadkowe modele chodu i modele trendów liniowych, nieuzasadnione wzorce i trendy mogą być ekstrapolowane przy użyciu modelu poruszającego się średnio lub wygładzającego Podstawowym założeniem modelu uśredniania i wygładzania jest to, że czas seria jest lokalnie stacjonarna z powolnie zmieniającą się średnią W związku z tym ruszamy lokalną średnią w celu oszacowania bieżącej wartości średniej, a następnie użyć jej jako prognozy na najbliższą przyszłość To można uznać za kompromis pomiędzy średnim modelem a losowym - chylenie bez drift-model Ta sama strategia może być użyta do oszacowania i ekstrapolacji tendencji lokalnej Średnia średnia ruchoma jest często nazywana wyrafinowaną wersją oryginalnej serii, ponieważ uśrednianie krótkotrwałe ma na celu wyrównanie uderzeń w oryginale seria Dzięki dostosowaniu stopnia wygładzania szerokości średniej ruchomej możemy mieć nadzieję, że osiągniemy pewien rodzaj optymalnej równowagi między osiągnięciem średnich i przypadkowych modeli walk typem uśredniania modelu jest równa równoważności ruchoma średnia. Prognoza dla wartości Y w czasie t1, która jest dokonywana w czasie t równa się zwykłej średniej z ostatnich obserwacji m. Tutaj i gdzie indziej będę używać symbolu Y-hat do prognozowania serii czasowej Y dokonanej najwcześniej w poprzednim terminie przez dany model Średnia ta jest skoncentrowana w przedziale 1 2, co oznacza, że ​​oszacowanie lokalna średnia będzie miała tendencję do opóźnienia w stosunku do prawdziwej wartości średniej lokalnej o około m 1 2 okresy Tak więc mówimy średni wiek danych w prostej średniej ruchomej wynosi m 1 2 w stosunku do okresu, na który obliczana jest prognoza jest to kwota czasu, w jakim prognozy będą się spóźniały za punktami zwrotnymi w danych Na przykład, jeśli uśrednimy ostatnie 5 wartości, prognozy będą wynosić około 3 okresy późne w odpowiedzi na punkty zwrotne Zauważ, że jeśli m 1, prosty średni ruchowy model SMA jest równoważny modelowi losowego spaceru bez wzrostu Jeśli m jest bardzo duże porównywalne z długością okresu szacowania, model SMA jest równoważny modelowi średniemu Tak jak w przypadku dowolnego parametru modelu prognozowania, zwyczajowo dostosować wartość ki n Aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tzn. najmniejsze błędy prognozy przeciętnie. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać przypadkowe wahania wokół średnio zróżnicowanej średniej. Po pierwsze, spróbuj dopasować ją do losowego spaceru model, co odpowiada prostej średniej ruchomej 1 terminu. Model przypadkowego spaceru reaguje bardzo szybko na zmiany w serii, ale w ten sposób pobiera dużo hałasu w danych losowych wahań, jak również sygnału lokalnego średnia Jeśli weźmiemy pod uwagę prostą średnią ruchomą wynoszącą 5 terminów, otrzymujemy gładsze wyobrażenia prognoz. 5-letnia prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru w tym przypadku Przeciętny wiek danych w tym prognoza wynosi 3 5 1 2, tak że ma ona tendencję do opóźnienia za punktami zwrotnymi o około trzy okresy Na przykład, spadek koniunktury wydaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie odwracają się do kilku okresów później. Notyczność, długoterminowe prognozy z mod SMA mod El jest poziomej prostej, podobnie jak w modelu random-walk. Model SMA zakłada więc, że nie ma tendencji do danych. Jednak prognozy z modelu random walk są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy z model SMA jest równy średniej ważonej z ostatnich wartości. Obciążenia ufności obliczone przez Statgraphics w odniesieniu do długoterminowych prognoz dotyczących prostej średniej ruchomej nie są szersze w miarę wzrostu horyzontu prognozowego. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie ma podstaw teorii statystycznej, która mówi nam, jak powinny być poszerzane przedziały ufności dla tego modelu Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki wartości granicznych ufności dla prognoz dłuższego horyzontu Na przykład można utworzyć arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby wykorzystywany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu, itd. w ramach historycznej próbki danych Można następnie obliczyć próbkowe odchylenia standardowe błędów w każdej prognozie h orizon, a następnie skonstruuj interwały zaufania na potrzeby prognoz długoterminowych przez dodawanie i odejmowanie wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-letnią prostą średnią ruchomej, otrzymamy jeszcze gładsze prognozy i bardziej opóźniamy efekt. Średni wiek to teraz 5 okresów 9 1 2 Jeśli weźmiemy 19-letnią średnią ruchliwą, średni wiek wzrasta do 10.Notice, że rzeczywiście prognozy są teraz w tyle za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, w której porównano ich statystykę błędów, również zawierającą średnią 3-miesięczną. Model C, 5-letnia średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE przez mały margines w średnim okresie 3-letnim i 9-dniowym, a ich inne statystyki są prawie identyczne Więc wśród modeli o bardzo podobnych statystykach błędów możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco lepszej odpowiedzi lub trochę bardziej płynną prognozę Powrót do początku strony. Brown s Simple Exponential Wygładzanie wykładniczo ważone średnia średniej ruchomej. Opisany powyżej prosty model średniej wielkości ruchu ma niepożądaną właściwość, która traktuje ostatnie obserwacje równomiernie i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje Intuicyjnie, dane z przeszłości powinny być dyskontowane w sposób bardziej stopniowy - na przykład najnowsze obserwacje powinny trochę więcej niż druga ostatnia, a druga najnowsza powinna mieć trochę więcej wagi niż trzeci ostatni, i tak dalej Prosty wygładzający model SES osiąga to. Oznacza to, że wygładzanie stale zmienia liczbę pomiędzy 0 a 1 Jednym ze sposobów zapisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje poziom bieżący tj. Lokalna średnia wartość serii, szacowana na podstawie danych do dnia dzisiejszego. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie od własnej poprzedniej wartości, jak ta. Tak więc bieżąca wygładzona wartość jest interpolacją między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie kontroluje bliskość interpolowanej wartości najbardziej średnia prognoza Prognoza na następny okres jest po prostu aktualną wygładzoną wartością. Również możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do poprzednich prognoz i wcześniejszych obserwacji w dowolnej z następujących równoważnych wersji W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją pomiędzy poprzednią prognozą a wcześniejszą obserwacją. W drugiej wersji następna prognoza uzyskuje się przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu w ułamkowej wartości. Jest to błąd popełniony w czasie t W trzecim projekcie prognoza jest wykładnicza ważona, tzn. zdyskontowana średnia ruchoma z współczynnikiem dyskonta 1. Wersja interpolacyjna formuły prognozowania jest najprostszym rozwiązaniem, jeśli model jest stosowany w arkuszu kalkulacyjnym, który pasuje do jednej komórki i zawiera odwołania do komórek wskazujące na poprzednią prognozę, poprzednią obserwacja i komórka, w której zachowana jest wartość. Zwróć uwagę, że jeśli 1, model SES jest równoważny losowemu modelowi spacerowemu z hout growth Jeśli 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. Powrót na górę strony. Średni wiek danych w prognozie wygładzania wykładnicza prostokątnego wynosi 1 względny do okresu, w którym obliczana jest prognoza To nie powinno być oczywiste, ale można to łatwo wykazać przez ocenę nieskończonej serii W związku z tym prosta prognoza średniej ruchowej skłania się do punktów zwrotnych o około 1 okresy Przykładowo, gdy 0 5 opóźnienie to 2 okresy, gdy 0 2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 0 1 opóźnienie wynosi 10 okresów itp. W przypadku określonego wieku średniego tj. Kwoty opóźnienia, prosta prognoza SES wyrównania wykładniczego jest nieco lepsza od zwykłego ruchu średnia prognoza SMA, ponieważ w ostatniej obserwacji obserwuje się relatywnie większą wagę - co nieco odpowiada na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości Przykładowo model SMA z 9 terminami i model SES z 0 2 mają średni wiek z 5 dla da w swoich prognozach, ale model SES wiąże się z ostatnimi 3 wartościami niż model SMA, a jednocześnie nie zapominają o wartościach powyżej 9 okresów, jak pokazano na poniższej wykresie. Inna ważna przewaga model SES w modelu SMA polega na tym, że model SES wykorzystuje parametr wygładzania, który jest ciągle zmienny, dzięki czemu można z łatwością zoptymalizować przy użyciu algorytmu solver w celu zminimalizowania średniego kwadratu. wynosiła 0 2961. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 1 0 2961 3 4 okresów, co jest zbliżone do średniej 6-letniej średniej ruchomej. Prognozy długoterminowe z modelu SES to horyzontalna linia prosta, jak w modelu SMA i model losowego chodzenia bez wzrostu Jednak należy zauważyć, że przedziały ufności obliczane przez Statgraphics różnią się w rozsądny sposób i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla rand om walk model Model SES zakłada, że ​​seria jest nieco bardziej przewidywalna niż model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości przypadkiem specjalnym modelu ARIMA, więc statystyczna teoria modeli ARIMA stanowi solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla Model SES W szczególności model SES jest modelem ARIMA z odmienną różnicą, terminem MA 1, a nie określonym terminem znanym jako model ARIMA 0,1, bez stałego Współczynnik MA 1 w modelu ARIMA odpowiada ilość 1 - w modelu SES Przykładowo, jeśli pasujesz do modelu ARIMA 0,1,1 bez stałej wartości w analizowanych seriach, szacowany współczynnik MA 1 wyniósł 0 7029, czyli prawie o jeden minus 0 2961. Możliwe jest dodanie założenia niezerowej stałej tendencji liniowej do modelu SES W tym celu wystarczy podać model ARIMA z jedną różniczką różniczkową i termin MA 1 ze stałą, tj. Model ARIMA 0,1,1 ze stałymi prognozami długoterminowymi a następnie mają tendencję, która jest równa średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania Nie można tego zrobić w połączeniu z dostosowaniem sezonowym, ponieważ opcje sezonowej korekty są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stałą długą tendencja wykładnicza do prostego modelu wyrównania wykładniczego z sezonową korektą lub bez sezonu z zastosowaniem opcji dostosowania inflacji w procedurze prognozowania Odpowiednia stopa wzrostu inflacji w danym okresie może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w modelu tendencji liniowej dopasowany do danych w w połączeniu z naturalną transformacją logarytmową lub może opierać się na innych, niezależnych informacjach dotyczących perspektyw wzrostu długoterminowego Powrót na górę strony. Brown s Linear czyli podwójne wyrównywanie wyrównania. Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma tendencji do jakiegokolwiek rodzaju w danych, które zwykle są OK lub przynajmniej nie-zbyt-kiepskie w przypadku prognoz 1-step-ahead, gdy dane są stosunkowo noi sy i mogą być modyfikowane w celu uwzględnienia stałej tendencji liniowej, jak pokazano powyżej. Co z trendami krótkoterminowymi Jeśli seria wykazuje zmienną szybkość wzrostu lub cykliczny wzór, który wyróżnia się wyraźnie na tle hałasu, a jeśli istnieje potrzeba prognozowanie bardziej niż 1 okresu do przodu, a następnie oszacowanie lokalnej tendencji może być problem Prosty model wyrównywania wykładniczego może być uogólniony w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego mierzącego lokalną estymację zarówno poziomu, jak i tendencji. Najprostszy trend zmieniający się w czasie model jest brązowym linearnym wykładnikiem wykładniczym, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są skoncentrowane w różnych punktach czasu Formuła prognozowana oparta jest na ekstrapolacji linii przez dwa centra Wyrafinowana wersja tego modelu Holt s omówione poniżej. Forma algorytmowa liniowego modelu wygładzania wykładanego przez Brown'a, podobnego do prostego modelu wygładzania wykładniczego, może być wyrażona w wielu różnych, ale formy kwantancyczne Standardowa forma tego modelu jest zwykle wyrażana w następujący sposób Niech S oznacza pojedynczo wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego do serii Y Oznacza to, że wartość S w okresie t jest podana przez. Przypomnijmy, że w prostym wyrównaniu wykładniczym byłaby to prognoza dla Y w okresie t 1 Następnie niech S oznacza podwójnie wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wyrównania wykładniczego przy użyciu tego samego do serii S. Na koniec prognoza dla Y tk dla dowolnego k 1, daje te plony e 1 0 tj. oszukiwać nieco i niech pierwsza prognoza będzie równa rzeczywistej pierwszej obserwacji, a y 2 Y 2 Y 1, po której generowane są prognozy przy użyciu powyższego równania To daje takie same dopasowane wartości jako wzór oparty na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1 Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie, która ilustruje kombinację wygładzania wykładniczego z dostosowaniem sezonowym. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s Model LES oblicza lokalne szacunki poziomu i tendencji, wygładzając ostatnie dane, ale fakt, że robi to z pojedynczym parametrem wygładzania, ogranicza wzorce danych, które jest w stanie dopasować do poziomu i tendencji nie można zmieniać w niezależne modele Model LES Holt s rozwiązuje ten problem przez uwzględnienie dwóch stałych wygładzania, po jednym dla poziomu i jednego dla trendu W dowolnym momencie t, podobnie jak w modelu Brown's, jest szacunkowa L t na poziomie lokalnym i oszacowanie T t lokalnej tendencji Tutaj są one obliczane rekurencyjnie z wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich szacunków poziomu i tendencji przez dwa równania, które stosują wyrównywanie wykładnicze osobno dla nich. Jeśli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 są odpowiednio L t 1 i T t 1, wówczas prognoza dla Y t, która została dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1 Gdy rzeczywista wartość jest zaobserwowana, zaktualizowane oszacowanie poziom jest obliczany rekurencyjnie przez interpolowanie pomiędzy Y t a jego prognozą, L t-1 T t-1, przy użyciu odważników i 1. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t L t 1 może być interpretowana jako hałaśliwy pomiar trend w czasie t Uaktualniony szacunek trendu oblicza się rekurencyjnie przez interpolację pomiędzy L t L t 1 i poprzedni szacunek trendu T t-1 przy użyciu odważników i 1. Interpretacja stała wygładzania trendu jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu Modele o małych wartościach zakładają, że tendencja zmienia się tylko bardzo powoli w czasie, a modele o większym założeniu, że zmienia się szybciej Model z dużą grupą uważa, że ​​dalekiej przyszłości jest bardzo niepewna, ponieważ błędy w oszacowaniu tendencji stają się bardzo ważne, gdy prognozuje się więcej niż jeden rok naprzód Powrót do początku strony. Stałe wygładzania i można je oszacować w zwykły sposób poprzez minimalizację średniego kwadratu błędu prognoz 1-stopniowej wyprzedzalności Kiedy to nastąpi w programie Statgraphics, szacunki szacuje się na 0 3048 i 0 008 Bardzo mała wartość oznacza, że ​​model zakłada bardzo niewielką zmianę tendencji z jednego okresu do następnego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminową tendencję Przez analogię do pojęcia średniego wieku danych używanych do estymowania t lokalny poziom serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej jest proporcjonalny do 1, chociaż nie jest do niego równy. W tym przypadku okazuje się, że wynosi on 1 0 006 125 To jest bardzo dokładna liczba ponieważ dokładność szacunkowa nie jest naprawdę 3 miejsc po przecinku, ale ma ten sam ogólny porządek wielkości jak wielkość próbki 100, więc model ten uśrednia się w odniesieniu do dość dużej liczby historii w szacowaniu tendencji Wykres prognozy poniżej pokazuje, że model LES szacuje nieco większą tendencję lokalną na końcu serii niż stała tendencja szacowana w modelu tendencji SES Również szacunkowa wartość jest niemal identyczna z wartością otrzymaną przez dopasowanie modelu SES z tendencją lub bez , więc jest to prawie ten sam model. Jest to wyglądające jak uzasadnione prognozy modelu, które ma być szacowaniem tendencji lokalnej Jeśli zauważysz tę fabułę, wygląda na to, że lokalny trend spadł w dół pod koniec seria Wh jak się zdarzyło Parametry tego modelu zostały oszacowane przez zminimalizowanie kwadratu błędu prognoz 1-krotnego wyprzedzenia, a nie dłuższych prognoz, w których to przypadku trend nie robi dużo różnicy Jeśli wszystko, co szukasz, to 1 - stop-ahead błędy, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu 10 lub 20 okresów Aby uzyskać ten model w zgodzie z naszą ekstrapolacją danych oczu, możemy ręcznie wyregulować stałą wygładzania trendu, używa krótszej linii odniesienia do szacowania tendencji Na przykład, jeśli zdecydujemy się na ustawienie 0 1, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśrednimy tendencję w ciągu ostatnich 20 okresów Oto jak wygląda planowana fabuła, jeśli ustawimy 0 1, zachowując 0 3 To intuicyjnie rozsądne dla tej serii, chociaż prawdopodobne jest, że prawdopodobne jest, że ekstrapolacja tej tendencji nastąpi więcej niż 10 okresów w przyszłości. porównanie modelu f lub dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES Optymalna wartość modelu SES wynosi około 0 3, ale uzyskuje się podobne wyniki z nieco większą lub mniejszą czułością na reakcję przy wartości 0 5 i 0 2. Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3048 i beta 0 008. B Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3 i beta 0 1. C Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 5. D Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 3. E Proste wyrównanie wykładnicze z alfa 0 2 Statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie jednoetapowych prognoz błędów w próbce danych Musimy zwrócić uwagę na inne rozważania Jeśli uważamy, że ma sens oprzeć obecny oszacowanie trendów na tym, co się stało w ciągu ostatnich 20 okresów, możemy stworzyć przypadek modelu LES z 0 3 i 0 1 Jeśli chcemy być agnostyczni na temat tego, czy istnieje tendencja lokalna, wówczas jeden z modeli SES mógłby łatwiej wyjaśnić, a także dać więcej middl e-of-the-road prognozy na najbliższe 5 lub 10 okresy Powrót na początek strony. Jakiego rodzaju tendencja-ekstrapolacja jest najlepsza w horyzontalnym lub liniowym Dane empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane, jeśli jest to konieczne dla inflacji, to może być nierozsądne ekstrapolacja krótkoterminowych trendów liniowych bardzo daleko w przyszłość Trendy widoczne dziś mogą spowolnić w przyszłości ze względu na różne przyczyny, takie jak nieaktualność produktu, zwiększona konkurencja i cykliczne spowolnienie gospodarcze lub wzrost w przemyśle Z tego powodu prosty wykładniczy wygładzanie często wykonuje lepszą próbę poza próbą niż oczekiwano inaczej, pomimo jej naiwnej ekstrapolacji trendu horyzontalnego Często w praktyce często stosuje się modyfikacje trendu tłumiącego liniowego modelu wygładzania wykładniczego, aby wprowadzić w notatki konserwatyzmu tendencje tendencji tendencji tłumionej Model LES może być implementowany jako szczególny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu 1,1,2 ARIMA. Można obliczyć przedziały ufności a długoterminowe prognozy wygenerowane przez wykładnicze modele wygładzania, biorąc pod uwagę je jako szczególne przypadki modeli ARIMA Należy uważać, aby nie wszystkie programy obliczały przedziały ufności dla tych modeli prawidłowo Szerokość przedziałów ufności zależy od iu błędu RMS modelu, ii typu wygładzanie proste lub liniowe iii wartość s stała wygładzania s oraz liczba przewidywanych okresów W ogóle odstępy czasowe rozciągają się szybciej, powiększając się w modelu SES i rozchodzą się znacznie szybciej, gdy liniowy, a nie prosty wygładzanie jest wykorzystywane Ten temat został omówiony w dalszej części sekcji ARIMA w notatkach. Najprostszym podejściem byłoby przyjęcie średniej od stycznia do marca i użycie go do oszacowania sprzedaży w kwietniu. 129 134 122 3 128 333.Stąd, biorąc pod uwagę sprzedaż w styczniu do marca, przewidujesz, że sprzedaż w kwietniu wyniesie 128.333 Po osiągnięciu rzeczywistej sprzedaży w kwietniu, obliczysz prognozę na maj, tym razem od lutego do kwietnia Musisz być zgodna z liczbą okresów używanych do przenoszenia średniej prognozy. Liczba okresów używanych w prognozach średniej ruchomej jest dowolna, możesz używać tylko dwóch okresów, lub pięciu lub sześciu okresów, niezależnie od tego, czy chcesz wygenerować prognozy. Powyższe podejście jest prostą średnią ruchoma Czasami, w ostatnich miesiącach sprzedaż może być silniejszym wpływem sprzedaży w nadchodzącym miesiącu, więc chcesz nadać tym bliskim miesiącom większą wagę w modelu prognozy Jest to ważona średnia ruchoma I podobnie jak liczba okresów, ciężary przypisane są wyłącznie arbitralne Powiedzmy, że chcesz sprzedać marsz marszrutowy 50, w lutym 30 wadze i styczniu 20 Wtedy Twoja prognoza na kwiecień będzie 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L naśladowanie średnich średnich ruchów Średnie ruchy są uważane za technikę wygładzania Prognozowanie średniej z biegiem czasu powoduje złagodzenie lub wygładzenie skutków nieregularnych zdarzeń w danych W rezultacie efekty sezonowości, cykle koniunkturalne i inne zdarzenia losowe mogą znacznie zwiększyć błąd prognozy Spójrz na pełny rok wartości danych, a następnie porównaj 3-letnią średnią ruchomej i 5-letnią średnią ruchoma. Notyczność, że w tym przypadku nie stworzyłem prognoz, ale raczej na środku średnia ruchoma Pierwsza 3-miesięczna średnia ruchoma jest w lutym i jest to średnia z stycznia, lutego i marca podobnie jak średnia dla pięciu miesięcy Zobacz teraz wykres poniżej. Co widzisz jest nie trzy-miesięczna średnia ruchoma znacznie gładsza niż rzeczywista seria sprzedaży I jak na temat pięciomiesięcznej średniej ruchomej Jest jeszcze gładsza Zatem, im więcej okresów użyjesz do średniej ruchomej, tym gładszy czas W związku z tym, w celu prognozowania, średnia średniej ruchomej może nie być najdokładniejsza metoda. Przeprowadzenie średnich metod jest dosyć cenne przy próbie wyodrębnienia sezonowych, nieregularnych i cyklicznych elementów serii czasowych w celu bardziej zaawansowanych metod prognozowania, takich jak regresja i ARIMA, a także wykorzystanie średnich kroczących w rozkładaniu szeregów czasowych zostaną omówione później w serii. Określenie dokładności modelu średniej ruchomości. Ogólnie rzecz biorąc, chcesz mieć metodę prognozowania, która ma najmniejszy błąd między rzeczywistymi a przewidywanymi wynikami najczęstszymi miarami dokładności prognozy jest średni odchylenie bezwzględne MAD W tym podejściu, dla każdego okresu w serii czasowej, dla której wygenerowano prognozę, uwzględniono bezwzględną wartość różnicy pomiędzy rzeczywistym a prognozowanym okresem, odchylenie Następnie przeciętnie te odchylenia bezwzględne i otrzymujesz miarę MAD MAD mogą być pomocne przy podejmowaniu decyzji o liczbie okresów średnich, a także o wysokości Waga, jaką należy umieścić w każdym okresie Ogólnie rzecz biorąc, wybierzesz ten, który powoduje najniższe MAD Poniżej przedstawiono przykład obliczania MAD. AD jest po prostu średnią z 8, 1 i 3. Średnioroczne podsumowanie W przypadku użycia średnich kroczących do prognozowania , pamiętaj. Mniejsze średnie mogą być proste lub ważone. Wartość okresów używanych przez użytkownika dla średniej, a dowolne obciążenia przypisane do każdego są ściśle arbitralne. Wszystkie średnie wygładzają nieregularne wzorce w danych szeregowych, tym większa liczba okresów używanych każdy punkt danych, tym większy efekt wygładzania. Ponieważ wygładzanie prognozowanie sprzedaży w przyszłym miesiącu w oparciu o ostatnie kilka miesięcy sprzedaży może spowodować duże odstępstwa ze względu na sezonowość, cykliczne i nieregularne wzorce w danych. średniej ruchomej metody może być użyteczna w rozkładaniu serii czasowych dla bardziej zaawansowanych metod prognozowania. Wygładzanie wyrównawcze w następnym tygodniu W przyszły tydzień s Prognoza piątek omówimy wykładnicze metody wygładzania , a zobaczysz, że mogą być o wiele lepsze niż przenoszenie średnich metod prognozowania. Nie bądźcie wiedzieli, dlaczego nasze piątkowe piątkowe posty pojawiają się w czwartek Dowiedz się, jak to zrobić. Post navigation. Leave Anuluj odpowiedź. I miał 2 pytania.1 Czy możesz użyj podejścia opartego na środku MA do prognozowania lub tylko do usunięcia sezonowości.2 Kiedy używasz prostego t t 1 t-2 tk k MA, aby przewidzieć wyprzedzenie o jeden rok, czy można prognozować więcej niż 1 rok, przypuszczam, że twoja prognoza byłby jednym z punktów karmienia w next. Thanks Uwielbiam informacje i explainantions. I mi się podoba blog Uważam, że kilka analityków zastosowało podejście MA w centrum prognozowania, ale ja osobiście nie, ponieważ takie podejście wyników w przypadku utraty obserwacji na obu końcach To rzeczywiście wiąże się z Twoim drugim pytaniem Ogólnie rzecz biorąc, prosta MA jest używana do prognozowania tylko o jeden okres, ale wielu analityków i ja też czasami będę używać mojej prognozy na najbliższy rok jako jednego z wejść do na drugim przedziale ważne, aby pamiętać, że im dalej w przyszłość próbujesz prognozować, tym większe ryzyko wystąpienia błędu prognozy. Dlatego nie polecam skoncentrowanego ośrodka do prognozowania utraty obserwacji na końcu, polegając na poleganiu na prognozach zagubionych obserwacji, jak również okres na przyszłość, więc istnieje większa szansa na prognozowane błędy. Czytelnicy, z którymi zapraszano Cię do ważenia Czy masz jakieś myśli lub sugestie na ten temat. Brian, dzięki za komentarz i komplementy na blog. Nice inicjatywa i miłe wyjaśnienie To naprawdę pomocne. Prognozję niestandardowe obwody drukowane dla klienta, który nie podaje prognoz Używam średniej ruchomej, jednak nie jest to bardzo dokładne, ponieważ branża może iść w górę iw dół Widzimy na środku lato do końca roku, że wysyłka pcb jest już Wtedy widać na początku roku spowalnia sposób w dół Jak mogę być bardziej dokładne z moich danych. Katrina, z tego, co mi powiedział, wydaje się, sprzedaż płytek drukowanych Mam sezonowy składnik, który zajmuje się sezonowością w innych prognozach piątkowych postów. Innym podejściem, które można łatwo użyć, jest algorytm Holta-Wintersa, który uwzględnia sezonowość. Można tu znaleźć dobre wyjaśnienie tutaj. aby określić, czy Twoje wzorce sezonowe są wieloznaczne lub addytywne, ponieważ algorytm jest nieco inny dla każdego Jeśli wyskakujesz miesięczne dane z kilku lat i zauważ, że sezonowe wahania w tych samych porach roku wydają się stale rocznie, to sezonowość jest addytywna, jeśli sezonowe wahania w czasie wydają się rosnąć, to sezonowość jest multiplikatywna Większość sezonów sezonowych będzie multiplikatywna Jeśli masz wątpliwości, załóżmy multiplikatywne Powodzenia. Hi tam, między tymi metodami Nave Forecasting Aktualizowanie średniej średniej ruchomej długość k Albo Ważona Przenoszenie Średnia długość k OR Wyrównywanie Wyrównywania Który z modeli aktualizacji zaleca mi używanie do forecas t Dane dla mojej opinii, myślę o Moving Average, ale nie wiem, jak to jasno i strukturalnie. Naprawdę zależy to od ilości i jakości posiadanych danych i horyzontu prognozowania długoterminowego, średniookresowego , lub krótkoterminowe.