Enkelt rörligt medelvärde - SMA. BREAKING DOWN Enkelt rörligt medelvärde - SMA. A enkelt rörligt medelvärde är anpassningsbart genom att det kan beräknas för ett annat antal tidsperioder, helt enkelt genom att lägga till slutkursen för säkerheten under ett antal tidsperioder och sedan dela denna summa med antalet tidsperioder vilket ger det genomsnittliga priset på säkerheten över tiden. Ett enkelt glidande medel ökar volatiliteten och gör det enklare att se prisutvecklingen för en säkerhet. Om det enkla glidande medelvärdet pekar upp Betyder det att säkerhetspriset ökar Om det pekar ner betyder det att säkerhetspriset sänks. Ju längre tidsramen för glidande medel är, desto smidigare är det enkla glidande medlet. Ett kortare glidande medelvärde är mer volatilt, men dess läsning är närmare källdata. Analytisk betydelse. Medelvärdena är ett viktigt analysverktyg som används för att identifiera nuvarande prisutvecklingar och potentialen för en förändring i en etablerad tre Nd Den enklaste formen av att använda ett enkelt rörligt medelvärde i analys använder det för att snabbt identifiera om en säkerhet är i en uptrend eller downtrend Ett annat populärt, om än något mer komplext analysverktyg, är att jämföra ett par enkla glidande medelvärden med varje täckande olika Tidsramar Om ett kortfristigt enkelt glidande medelvärde överstiger ett långsiktigt genomsnitt, förväntas en uptrend å andra sidan, ett långsiktigt medelvärde över ett kortare medeltal signalerar en nedåtgående rörelse i trenden. Populära handelsmönster. Två populära handelsmönster som använder enkla glidande medelvärden inkluderar dödskorset och ett gyllene kors Ett dödskors uppstår när det 50-dagars enkla glidande medelvärdet passerar under 200-dagars glidande medelvärde. Detta anses vara en baisse signal, att ytterligare förluster finns i butiken Det gyllene korset uppträder när ett kortsiktigt glidande medel bryter över ett långsiktigt glidande medelvärde. Förstärkt av höga handelsvolymer kan detta signalera ytterligare vinster finns i butiken. Att räkna med medelvärdet och exponenti al utjämningsmodeller. Som ett första steg för att flytta bortom genomsnittliga modeller kan slumpmässiga gångmodeller och linjära trendmodeller, icke-säsongsmönster och trender extrapoleras med hjälp av en rörlig genomsnitts - eller utjämningsmodell. Det grundläggande antagandet bakom medelvärdes - och utjämningsmodeller är att tiden serien är lokalt stationär med ett långsamt varierande medelvärde. Därför tar vi ett rörligt lokalt medelvärde för att uppskatta det nuvarande värdet av medelvärdet och sedan använda det som prognosen för den närmaste framtiden. Detta kan betraktas som en kompromiss mellan medelmodellen och slumpmässigt - walk-without-drift-modell Samma strategi kan användas för att uppskatta och extrapolera en lokal trend. Ett glidande medel kallas ofta en jämn version av den ursprungliga serien, eftersom kortsiktig medelvärde har en effekt att utjämna stötarna i originalet serier Genom att justera graden av utjämning av det rörliga genomsnittets bredd, kan vi hoppas att hitta någon form av optimal balans mellan prestandan hos de medel - och slumpmässiga gångmodellerna s Implest typ av medelvärdesmodell är det enkla lika viktade rörliga genomsnittet. Prognosen för värdet av Y vid tid t 1 som är gjord vid tid t är lika med det enkla genomsnittet av de senaste m-observationerna. Här och på andra ställen kommer jag att använda symbolen Y-hat för att kunna förutse en prognos av tidsserie Y som gjorts så tidigt som möjligt före en given modell. Detta medel är centrerat vid period-m 1 2, vilket innebär att uppskattningen av den lokala genomsnittet tenderar att ligga bakom det verkliga värdet av det lokala medelvärdet med ca m 1 2 perioder Således säger vi att medeltal för data i det enkla glidande medlet är m 1 2 i förhållande till den period för vilken prognosen beräknas det här är hur lång tid prognoserna tenderar att ligga bakom vändpunkterna i data. Om du till exempel medger de senaste 5 värdena kommer prognoserna att vara cirka 3 perioder sent för att svara på vändpunkter. Observera att om m 1, Den enkla glidande SMA-modellen motsvarar den slumpmässiga promenadmodellen utan tillväxt Om m är mycket stor jämförbar med längden av uppskattningsperioden är SMA-modellen lika med medelmodellen. Som med vilken parameter som helst av en prognosmodell är det vanligt för att justera värdet på ki n för att få den bästa passformen till data, dvs de minsta prognosfelen i genomsnitt. Här är ett exempel på en serie som verkar uppvisa slumpmässiga fluktuationer runt ett långsamt varierande medel. Låt oss försöka passa det med en slumpmässig promenad modell, vilket motsvarar ett enkelt glidande medelvärde av 1 term. Slumpmässig gångmodell svarar väldigt snabbt på förändringar i serien, men därigenom väljer den mycket av bruset i data, de slumpmässiga fluktuationerna samt signalen den lokala medelvärde Om vi istället försöker ett enkelt glidande medelvärde på 5 termer får vi en snyggare uppsättning prognoser. Det 5-åriga enkla glidande medlet ger betydligt mindre fel än den slumpmässiga gångmodellen i detta fall Medelåldern för data i detta prognosen är 3 5 1 2, så att den tenderar att ligga bakom vändpunkter med cirka tre perioder. Till exempel verkar en nedgång ha skett i period 21, men prognoserna vänder inte om till flera perioder senare. Notera att den långsiktiga termiska prognoser från SMA mod el är en horisontell rak linje, precis som i den slumpmässiga promenadmodellen. Således antar SMA-modellen att det inte finns någon trend i data. Även om prognoserna från slumpmässig promenadmodellen helt enkelt motsvarar det senast observerade värdet, kommer prognoserna från SMA-modellen är lika med ett vägt genomsnitt av de senaste värdena. De konfidensbegränsningar som beräknas av Statgraphics för de långsiktiga prognoserna för det enkla rörliga genomsnittet blir inte större eftersom prognosen för horisonten ökar. Detta är uppenbarligen inte korrekt. Tyvärr finns ingen underliggande statistisk teori som berättar hur förtroendeintervallen borde öka för denna modell. Det är emellertid inte så svårt att beräkna empiriska uppskattningar av konfidensgränserna för prognosen för längre horisont. Till exempel kan du skapa ett kalkylblad där SMA-modellen skulle användas för att prognostisera två steg framåt, 3 steg framåt, etc inom det historiska dataprovet. Du kan sedan beräkna provstandardavvikelserna för fel vid varje prognos h orizon och konstruera sedan konfidensintervaller för längre siktprognoser genom att lägga till och subtrahera multiplar av lämplig standardavvikelse. Om vi försöker ett 9-sikt enkelt glidande medelvärde får vi ännu smidigare prognoser och mer av en långsammare effekt. Medelåldern är Nu 5 perioder 9 1 2 Om vi tar ett 19-årigt glidande medelvärde, ökar medeltiden till 10. Notera att prognoserna nu försvinner nu bakom vändpunkter med cirka 10 perioder. Vilken mängd utjämning är bäst för denna serie Här är en tabell som jämför deras felstatistik, inklusive ett 3-årigt genomsnitt. Modell C, det 5-åriga glidande genomsnittet, ger det lägsta värdet av RMSE med en liten marginal över de tre och 9-siktiga genomsnitten, och Deras andra statistik är nästan identiska Så, bland modeller med mycket liknande felstatistik kan vi välja om vi föredrar lite mer lyhördhet eller lite mer jämnhet i prognoserna. Tillbaka till början av sidan. Brons s Exponentiell utjämning exponentiellt vägd glidande medelvärdet. Den enkla glidande medelmodellen beskriven ovan har den oönskade egenskapen som den behandlar de senaste k-observationerna lika och fullständigt ignorerar alla föregående observationer Intuitivt bör tidigare data diskonteras mer gradvis - till exempel bör den senaste observationen Få lite mer vikt än 2: a senast och 2: a senast bör få lite mer vikt än den 3: e senaste, och så vidare. Den enkla exponentiella utjämning SES-modellen åstadkommer detta. Låt beteckna en utjämningskonstant ett tal mellan 0 och 1 Ett sätt att skriva modellen är att definiera en serie L som representerar den aktuella nivån, dvs det lokala medelvärdet av serien som uppskattat från data upp till idag. Värdet av L vid tid t beräknas rekursivt från sitt eget tidigare värde som detta. Således är det nuvarande utjämnade värdet en interpolation mellan det tidigare jämnda värdet och den aktuella observationen, där kontrollen av det interpolerade värdet är så nära som möjligt cent observation Prognosen för nästa period är helt enkelt det nuvarande utjämnade värdet. Evivalent kan vi uttrycka nästa prognos direkt i form av tidigare prognoser och tidigare observationer, i någon av följande ekvivalenta versioner I den första versionen är prognosen en interpolering mellan föregående prognos och tidigare observation. I den andra versionen erhålls nästa prognos genom att justera föregående prognos i riktning mot det föregående felet med en bråkdel. erroren vid tidpunkten t I den tredje versionen är prognosen en exponentiellt viktad dvs diskonterat glidande medelvärde med rabattfaktor 1.Interpoleringsversionen av prognosformuläret är det enklaste att använda om du implementerar modellen på ett kalkylblad som passar i en enda cell och innehåller cellreferenser som pekar på föregående prognos, föregående observation och cellen där värdet av lagras. Notera att om 1, motsvarar SES-modellen en slumpmässig promenadmodell wit träväxt Om 0, motsvarar SES-modellen den genomsnittliga modellen, förutsatt att det första släta värdet sätts lika med medelvärdet Return to top of the page. Den genomsnittliga åldern för data i prognosen för enkel exponentiell utjämning är 1 relativ till den period som prognosen beräknas för. Detta är inte tänkt att vara uppenbart, men det kan enkelt visas genom att utvärdera en oändlig serie. Därför tenderar den enkla glidande genomsnittliga prognosen att ligga bakom vändpunkter med cirka 1 period. Till exempel när 0 5 fördröjningen är 2 perioder när 0 2 fördröjningen är 5 perioder när 0 1 fördröjningen är 10 perioder och så vidare. För en given medelålder, dvs mängden fördröjning, är den enkla exponentiella utjämning SES-prognosen något överlägsen den enkla rörelsen genomsnittlig SMA-prognos eftersom den lägger relativt större vikt vid den senaste observationen - det är något mer responsivt på förändringar som inträffade under det senaste. Till exempel har en SMA-modell med 9 villkor och en SES-modell med 0 2 båda en genomsnittlig ålder av 5 för da ta i sina prognoser, men SES-modellen lägger mer vikt på de senaste 3 värdena än SMA-modellen och samtidigt glömmer det inte helt värderingar som är mer än 9 perioder gamla, vilket visas i det här diagrammet. En annan viktig fördel med SES-modellen över SMA-modellen är att SES-modellen använder en utjämningsparameter som är kontinuerligt variabel så att den lätt kan optimeras genom att använda en solveralgoritm för att minimera medelkvadratfelet. Det optimala värdet av SES-modellen för denna serie visar sig Att vara 0 2961, som visas här. Medelåldern för data i denna prognos är 1 0 2961 3 4 perioder, vilket liknar det för ett 6-sikt enkelt glidande medelvärde. De långsiktiga prognoserna från SES-modellen är En horisontell rak linje som i SMA-modellen och den slumpmässiga promenadmodellen utan tillväxt Men notera att de konfidensintervaller som beräknas av Statgraphics nu avviker på ett rimligt sätt och att de är väsentligt smalare än förtroendeintervallet för rand Om walk-modellen SES-modellen förutsätter att serien är något mer förutsägbar än den slumpmässiga promenadmodellen. En SES-modell är egentligen ett speciellt fall av en ARIMA-modell, så den statistiska teorin om ARIMA-modeller ger en bra grund för att beräkna konfidensintervaller för SES-modell SES-modellen är speciellt en ARIMA-modell med en icke-säsongsskillnad, en MA 1-term och ingen konstant term som annars kallas en ARIMA 0,1,1-modell utan konstant MA1-koefficienten i ARIMA-modellen motsvarar Kvantitet 1- i SES-modellen Om du till exempel passar en ARIMA 0,1,1-modell utan konstant till den analyserade serien, visar den uppskattade MA 1-koefficienten sig på 0 7029, vilket är nästan exakt en minus 0 2961. Det är möjligt att lägga till antagandet om en icke-noll konstant linjär trend för en SES-modell. Ange bara en ARIMA-modell med en icke-säsongsskillnad och en MA 1-term med en konstant, dvs en ARIMA 0,1,1-modell med konstant De långsiktiga prognoserna kommer att Då har en trend som är lika med den genomsnittliga trenden som observerats under hela estimeringsperioden. Du kan inte göra detta i samband med säsongsjustering, eftersom säsongsjusteringsalternativen är inaktiverade när modelltypen är inställd på ARIMA. Du kan dock lägga till en konstant lång Termisk exponentialutveckling till en enkel exponentiell utjämningsmodell med eller utan säsongjustering genom att använda inflationsjusteringsalternativet i prognostiseringsförfarandet. Den lämpliga inflationsprocenttillväxten per period kan uppskattas som lutningskoefficienten i en linjär trendmodell monterad på data i Samband med en naturlig logaritmtransformation, eller det kan baseras på annan oberoende information om långsiktiga tillväxtutsikter. Tillbaka till början av sidan. Brett s Linjär dvs dubbel exponentiell utjämning. SMA-modellerna och SES-modellerna antar att det inte finns någon trend av Vilken typ som helst i de data som vanligtvis är ok eller åtminstone inte för dålig för 1-stegs prognoser när data är relativt noi sy och de kan modifieras för att införliva en konstant linjär trend som visad ovan. Vad sägs om kortsiktiga trender Om en serie visar en varierande tillväxthastighet eller ett cykliskt mönster som står klart mot bruset och om det finns behov av att Prognos mer än 1 år framåt, kan uppskattning av en lokal trend också vara ett problem. Den enkla exponentiella utjämningsmodellen kan generaliseras för att erhålla en linjär exponentiell utjämning av LES-modell som beräknar lokala uppskattningar av både nivå och trend. Den enklaste tidsvarierande trenden Modellen är Brown s linjär exponentiell utjämningsmodell, som använder två olika släta serier som centreras vid olika tidpunkter. Prognosformeln baseras på en extrapolering av en linje genom de två centren. En mer sofistikerad version av denna modell, Holt s, är diskuteras nedan. Den algebraiska formen av Browns linjära exponentiella utjämningsmodell, som den enkla exponentiella utjämningsmodellen, kan uttryckas i ett antal olika men e kvivalenta former Standardformen för denna modell uttrycks vanligen enligt följande. Låt S beteckna den singelglatta serien som erhållits genom att applicera enkel exponentiell utjämning till serie Y Det betyder att värdet på S vid period t ges av. Minns att under enkel exponentiell utjämning skulle detta vara prognosen för Y vid period t 1 Låt sedan S beteckna den dubbelsidiga serien som erhållits genom att tillämpa enkel exponentiell utjämning med samma till serie S. Föreläsningen för Y tk för någon k 1, ges av. Detta ger e 1 0 dvs lurar lite och låt den första prognosen motsvara den faktiska första observationen och e 2 Y 2 Y 1 efter vilka prognoser genereras med ekvationen ovan. Detta ger samma monterade värden som formel baserad på S och S om den senare startades med användning av S 1 S 1 Y 1 Denna version av modellen används på nästa sida som illustrerar en kombination av exponentiell utjämning med säsongsjustering. Helt s linjär exponentiell utjämning. s LES-modellen beräknar lokala uppskattningar av nivå och trend genom att utjämna de senaste uppgifterna, men det faktum att det gör det med en enda utjämningsparameter ställer en begränsning på datamönstren att den kan passa nivån och trenden får inte variera vid oberoende priser Holt s LES-modellen tar upp problemet genom att inkludera två utjämningskonstanter, en för nivån och en för trenden. När som helst t, som i Brown s-modellen, finns det en uppskattning L t på lokal nivå och en uppskattning T T av den lokala trenden Här beräknas de rekursivt från värdet av Y observerat vid tid t och de tidigare uppskattningarna av nivån och trenden med två ekvationer som tillämpar exponentiell utjämning åt dem separat. Om den beräknade nivån och trenden vid tiden t-1 är L tl och T t-1, varför prognosen för Y t som skulle ha gjorts vid tid t-1 är lika med L t-1 T t-1 När det verkliga värdet observeras, uppdateras uppskattningen av nivån beräknas rekursivt genom att interpolera mellan Yt och dess prognos L t-1 T t 1 med vikter av och 1. Förändringen i beräknad nivå, nämligen L t L t 1 kan tolkas som en bullrig mätning av Trenden vid tiden t Den uppdaterade uppskattningen av trenden beräknas därefter rekursivt genom interpolering mellan L t L t 1 och den tidigare uppskattningen av trenden, T t-1 med vikter av och 1.Tolkningen av trendutjämningskonstanten är analog med den för jämnliknande konstanten Modeller med små värden antar att trenden förändras bara mycket långsamt över tiden medan modeller med större antar att det förändras snabbare En modell med en stor tror att den avlägsna framtiden är mycket osäker eftersom fel i trendberäkning blir ganska viktiga när prognoser mer än en period framöver. Av sidan. Utjämningskonstanterna och kan beräknas på vanligt sätt genom att minimera medelkvadratfelet i de 1-stegs-prognoserna. När detta görs i Statgraphics visar uppskattningarna att vara 0 3048 och 0 008 Det mycket lilla värdet av Innebär att modellen antar mycket liten förändring i trenden från en period till en annan, så i princip försöker denna modell uppskatta en långsiktig trend. I analogi med begreppet medelålder för de data som används vid uppskattning av t han lokal nivå av serien, är den genomsnittliga åldern för de data som används för att uppskatta den lokala trenden proportionell mot 1, men inte exakt lika med det i det här fallet visar sig vara 1 0 006 125 Detta är inte mycket exakt nummer eftersom beräkningsnoggrannheten inte är riktigt 3 decimaler, men den har samma generella storleksordning som provstorleken på 100, så denna modell är medeltal över ganska mycket historia för att beräkna trenden. Prognosplotten nedan visar att LES-modellen beräknar en något större lokal trend i slutet av serien än den ständiga trenden som uppskattas i SES-trendmodellen. Det uppskattade värdet är nästan identiskt med det som erhållits genom att montera SES-modellen med eller utan trend , så det här är nästan samma modell. Nu ser dessa ut som rimliga prognoser för en modell som ska beräkna en lokal trend. Om du eyeball denna plot ser det ut som om den lokala trenden har vänt sig nedåt i slutet av serie Wh Vid har hänt Parametrarna för denna modell har uppskattats genom att minimera kvadreringsfelet i 1-stegs prognoser, inte längre prognoser, i vilket fall trenden gör inte stor skillnad. Om allt du tittar på är 1 - steg framåtfel, ser du inte den större bilden av trender över säga 10 eller 20 perioder För att få denna modell mer i linje med vår ögonbolls extrapolering av data kan vi manuellt justera trendutjämningskonstanten så att den Använder en kortare baslinje för trenduppskattning. Om vi exempelvis väljer att ställa in 0 1, är medelåldern för de data som används för att uppskatta den lokala trenden 10 perioder, vilket betyder att vi medeltar trenden under de senaste 20 perioderna eller så Här är vad prognosplottet ser ut om vi ställer in 0 1 samtidigt som vi håller 0 3 Det ser intuitivt rimligt ut för den här serien, även om det är troligt farligt att extrapolera denna trend mer än 10 perioder i framtiden. Vad med felstatistik Här är En modell jämförelse f eller de två modellerna som visas ovan samt tre SES-modeller Det optimala värdet på SES-modellen är ungefär 0 3, men liknande resultat med något mer eller mindre responsivitet erhålls med 0 5 och 0 2. En Holt s linjär expo-utjämning Med alfa 0 3048 och beta 0 008. B Holt s linjär expjäkning med alfa 0 3 och beta 0 1. C Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 5. D Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 3. E Enkel exponentiell utjämning med alfa 0 2.De statistiken är nästan identiska, så vi kan verkligen inte göra valet på grundval av prognosfel i ett steg i dataprovet. Vi måste falla tillbaka på andra överväganden. Om vi starkt tror att det är vettigt att basera strömmen trendberäkning om vad som hänt under de senaste 20 perioderna eller så kan vi göra ett fall för LES-modellen med 0 3 och 0 1 Om vi vill vara agnostiska om det finns en lokal trend, kan en av SES-modellerna Vara lättare att förklara och skulle också ge mer medel e-of-the-road prognoser för de kommande 5 eller 10 perioderna Gå tillbaka till toppen av sidan. Vilken typ av trend-extrapolation är bäst horisontellt eller linjärt. Empiriska bevis tyder på att om uppgifterna redan har justerats om det behövs för inflationen, då Det kan vara oskäligt att extrapolera kortsiktiga linjära trender mycket långt in i framtiden. Trenden som uppenbaras idag kan sänkas i framtiden på grund av olika orsaker som produktförstörelse, ökad konkurrens och konjunkturnedgångar eller uppgångar i en bransch. Av denna anledning kan enkla exponentiella utjämning utförs ofta bättre utom provet än vad som annars skulle kunna förväntas trots sin naiva horisontella trend-extrapolering. Dämpade trendändringar av den linjära exponentiella utjämningsmodellen används också i praktiken för att införa en konservatismedel i dess trendprognoser. Den dämpade trenden LES-modellen kan implementeras som ett speciellt fall av en ARIMA-modell, i synnerhet en ARIMA 1,1,2-modell. Det är möjligt att beräkna konfidensintervall arou nd långsiktiga prognoser som produceras av exponentiella utjämningsmodeller, genom att betrakta dem som speciella fall av ARIMA-modeller Var försiktig att inte alla mjukvaror beräknar konfidensintervaller för dessa modeller korrekt. Bredden på konfidensintervallet beror på jag RMS-felet i modellen, ii typen av utjämning enkel eller linjär iii värdet s för utjämningskonstanten s och iv antalet framåtprognoser du förutspår Allmänt sprids intervallen snabbare och blir större i SES-modellen och de sprider sig mycket snabbare när linjär snarare än enkel utjämning används Detta avsnitt diskuteras vidare i avsnittet ARIMA-modeller i anteckningarna. Gå tillbaka till början av sidan. Det enklaste sättet är att ta medeltalet januari till mars och använda det för att uppskatta april s-försäljningen. 129 134 122 3 128 333. Baserat på försäljningen från januari till mars förutspår du att försäljningen i april blir 128 333. När april s faktiska försäljning kommer in, skulle du då beräkna prognosen för maj, den här gången med februari till april Du måste överensstämma med antalet perioder du använder för att flytta genomsnittliga prognoser. Antalet perioder du använder i dina snabba medelprognoser är godtyckliga. Du får bara använda två perioder eller fem eller sex perioder oavsett vad du vill skapa dina prognoser. Tillvägagångssättet ovan är ett enkelt glidande medelvärde. Ibland kan försäljningen under de senaste månaderna vara starkare influenser av den kommande månadens försäljning, så du vill ge dem närmare månader mer vikt i din prognosmodell. Detta är ett vägt glidande medelvärde och precis som numret av perioder, de vikter du tilldelar är rent godtyckliga. Låt oss säga att du ville ge mars s försäljning 50 vikt, februari s 30 vikt och januari s 20 Då kommer din prognos för april att vara 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L imitationer av rörliga genomsnittsmetoder Flyttande medelvärden betraktas som en utjämningsprognossteknik Eftersom du tar ett genomsnitt över tid, mjuker du eller utjämnar effekterna av oregelbundna händelser inom data. Resultatet är att säsongens effekter, konjunkturcykler och andra slumpmässiga händelser kan dramatiskt öka prognosfelet Ta en titt på en helårs s värde av data, och jämföra ett 3-års glidande medelvärde och ett 5-års glidande medelvärde. Notera att i det här fallet att jag inte skapade prognoser utan snarare centrerad de glidande medelvärdena Det första 3 månaders glidande genomsnittet är för februari, och det är medeltalet januari, februari och mars gjorde jag också samma för 5-månaders genomsnittet. Ta en titt på följande diagram. Vad ser du Is inte den tre månaders glidande genomsnittsserien mycket mjukare än den faktiska försäljningsserien Och vad sägs om det femmånaders glidande genomsnittet Det är jämna jämnare Ju längre perioder du använder i ditt glidande medelvärde desto mjukare blir din tid s Därför för prognoser kan ett enkelt glidande medelvärde inte vara den mest exakta metoden. Flyttande genomsnittliga metoder är ganska värdefulla när du försöker extrahera säsongs-, oregelbundna och cykliska komponenter i en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder, som regression och ARIMA, och användningen av glidande medelvärden vid sönderdelning av en tidsserie kommer att behandlas senare i serien. Bestämning av en rörlig genomsnittsmodells noggrannhet. Generellt vill du ha en prognosmetod som har minst fel mellan aktuella och förutsagda resultat. En av De vanligaste åtgärderna för prognosnoggrannhet är den genomsnittliga absoluta avvikelsen MAD I den här metoden, för varje period i de tidsserier som du genererade en prognos för, tar du absolutvärdet av skillnaden mellan den periodens faktiska och prognostiserade värden avvikelsen sedan Du genomsnittliga de absoluta avvikelserna och du får ett mått på MAD MAD kan vara till hjälp när du bestämmer hur många perioder du är i genomsnitt och eller hur många vikt du placerar på varje period Generellt väljer du den som resulterar i lägsta MAD Här är ett exempel på hur MAD beräknas. MAD är helt enkelt genomsnittet av 8, 1 och 3.Moving Averages Recap När man använder glidande medelvärden för prognoser , kom ihåg. Möjliga medelvärden kan vara enkla eller viktade. Antalet perioder du använder för ditt medelvärde och alla vikter du tilldelar var och en är absolut godtyckliga. Medelvärdena släpper ut oregelbundna mönster i tidsseriedata, ju större antal perioder som används för varje datapunkt, desto större utjämningseffekter. Beroende på utjämning, prognostiserar nästa månads s-försäljning baserat på den senaste månaden s-försäljningen kan resultera i stora avvikelser på grund av säsongsmässiga, cykliska och oregelbundna mönster i data och. Utjämningsförmågan av ett glidande medelvärde kan vara användbart vid sönderdelning av en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder. Nästa vecka Exponentiell utjämning I nästa vecka s Prognos Fredag kommer vi att diskutera exponentiella utjämningsmetoder , och du kommer se att de kan vara långt överlägsen förflyttning av genomsnittliga prognostiseringsmetoder. Ställ inte vet varför våra prognos fredags inlägg visas på torsdag Ta reda på. Postnavigering. Svar ett svar Avbryt svar. Jag hade 2 frågor.1 Kan du använd den centrerade MA-metoden för att prognostisera eller bara för att ta bort säsongsbetonade. 2 När du använder den enkla t t-1 t-2 tk k MA för att prognostisera en period framåt, är det möjligt att prognostisera mer än en period framåt. skulle vara en av de punkter som matar in i nästa. Tack Älska informationen och dina förklaringar. Jag är glad att du gillar bloggen. Jag är säker på att flera analytiker har använt det centrerade MA-tillvägagångssättet för prognoser, men jag skulle inte personligen, eftersom det resulterar i resultat i en förlust av observationer i båda ändarna Detta knyter i själva verket då till din andra fråga Generellt är det enkelt att MA endast beräknar en period framåt, men många analytiker och jag kommer ibland att använda min en-framtidsprognos som en av ingångarna till Den andra perioden framåt Det s viktigt att komma ihåg att ju längre in i framtiden du försöker att prognostisera, desto större är risken för prognosfel. Det är därför jag inte rekommenderar centrerad MA för att förutse förlusten av observationer i slutet betyder att man måste förlita sig på prognoser för de förlorade observationerna, såväl som perioden s framåt, så det finns större chans att prognosfel. Readers du är inbjuden att väga in på detta Har du några tankar eller förslag på detta. Brian, tack för din kommentar och dina komplimanger på bloggen. Nice initiativ och fin förklaring Det är verkligen användbart. Jag förutser anpassade kretskort för en kund som inte ger några prognoser jag har använt det rörliga genomsnittet, men det är inte så mycket som industrin kan gå upp och ner. Vi ser mot mitten av sommaren till slutet av året som sändnings PCB s är upp Då ser vi i början av året saktar sig ner Hur kan jag vara mer exakt med mina data. Katrina, från vad du sa till mig, verkar det att ditt tryckta kretskortsförsäljning ha en säsongsbetonad komponent Jag tar upp säsongsbetonade i några av de andra prognoserna Fredagens inlägg En annan metod som du kan använda, vilket är ganska lätt, är Holt-Winters algoritmen, som tar hänsyn till säsongligheten. Du kan hitta en bra förklaring av det här. Var säker för att bestämma om dina säsongsbetonade mönster är multiplikativa eller additiva eftersom algoritmen är lite annorlunda för varje. Om du plottar dina månadsdata från några år och ser att säsongsvariationerna på samma årstider verkar vara konstanta året över året, då säsongsevnen är additiv om säsongsmässiga variationer över tiden verkar öka, då säsongsbundenheten är multiplicativ. De flesta säsongsbundna tidsserierna kommer att vara multiplikativa. Om du är osäker, antar multiplikativ lycka. Han där, mellan de här metoderna Nave Forecasting Uppdatering av genomsnittliga rörliga genomsnittet av längd k Varken viktad Flytta Genomsnittlig längd k ELLER Exponentiell utjämning Vilken av de uppdaterande modellerna rekommenderar du att du använder förecas t data Enligt min mening tänker jag på Flyttande medelvärde men jag vet inte hur man klargör och strukturerar. Det beror verkligen på kvantiteten och kvaliteten på de data du har och din prognostiseringshorisont på lång sikt, på medellång sikt , eller på kort sikt.
No comments:
Post a Comment