Учебная работа № 5987. «Контрольная Метод экспоненциального сглаживания для прогнозирования временных рядов

Выдержка из похожей работы

Полученное значение относится к середине
выбранного периода, Затем период
сдвигается на одно наблюдение, и расчет
средней повторяется, причем периоды
определения средней берутся все время
одинаковыми, Таким образом, в каждом
случае средняя центрирована, т,е, отнесена
к серединной точке интервала сглаживания
и представляет собой уровень для этой
точки,
При
сглаживании временного ряда скользящими
средними в расчетах участвуют все уровни
ряда, Чем шире интервал сгаживания, тем
более плавным получается тренд, Сглаженный
ряд короче первоначального на (n–1)
наблюдений (n
– величина интервала сглаживания), При
больших значениях n
колеблемость сглаженного ряда значительно
снижается, Одновременно заметно
сокращается количество наблюдений, что
создает трудности,
Выбор интервала
сглаживания зависит от целей исследования,
При этом следует руководствоваться
тем, в какой период времени происходит
действие, а следовательно, и устранение
влияния случайных факторов,
Данный
метод используется при краткосрочном
прогнозировании, Его рабочая
формула:

=

+

,
(1)
где
t
+ 1 – прогнозный
период;
t
– период, предшествующий прогнозному
периоду (год, месяц и т,д,);
yt+1
–
прогнозируемый показатель;

–скользящая
средняя за два периода до прогнозного;

n
– число уровней, входящих в интервал
сглаживания;
yt
–
фактическое значение исследуемого
явления за предшествующий период;
yt-1
–
фактическое значение исследуемого
явления за два периода, предшествующих
прогнозному,

2, Прогнозирование на основе метода экспоненциального сглаживания

Этот метод наиболее эффективен при
разработке среднесрочных прогнозов,
Он приемлем при прогнозировании только
на один период вперед, Его основные
достоинства:

— простота процедура вычислений;

— возможность учета весов исходной
информации