Сглаживание временного ряда методом скользящей средней

Сглаживание временного ряда методом скользящей средней

- Я бы выскочил оттуда.

Быстрый переход:

Экспоненциальное сглаживание

Сглаживание временного ряда, то есть замена фактических уровней расчетными значениями, имеющими меньшую колеблемость, чем исходные данные является простым методом выявления тенденции развития. Соответствующее преобразование называется фильтрованием.

сглаживание временного ряда методом скользящей средней бездепозитный брокеры форекс

Сглаживание временных рядов проводится по следующим причинам: В ряде случаев при графическом изображении временного ряда тренд прослеживается недостаточно отчетливо. Поэтому ряд сглаживают, на график наносят сглаженные значения сглаживание временного ряда методом скользящей средней, как правило, тенденция проявляется более четко. Некоторые методы анализа и прогнозирования требуют в качестве предварительного условия сглаживание временного ряда.

Разработка прогноза с помощью метода скользящей средней. Пример решения задачи

Сглаживание временных рядов используется при устранении аномальных наблюдений. Методы сглаживания в настоящее время применяются для непосредственного прогнозирования экономических показателей. Существующие методы сглаживания делят на две группы: Методы первого типа аналитические. Сглаживание с использованием кривой, проведенной относительно фактических значений ряда так, чтобы эта кривая отображала тенденцию, присущую ряду и одновременно освобождала его от мелких незначительных колебаний.

Недостатки метода

Такие кривые называют еще кривыми роста, и они используются главным образом для прогнозирования экономических показателей.

Методы механического сглаживания. Сглаживание временного ряда методом скользящей средней использовании этих методов производится сглаживание каждого отдельного уровня ряда с использованием фактических значений соседних с ним уровней.

сглаживание временного ряда методом скользящей средней

Для сглаживания временных рядов часто используются методы простой и взвешенной скользящей средней, экспоненциального сглаживания. Метод простой скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

сглаживание временного ряда методом скользящей средней

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития тренд того или иного процесса из-за случайных и периодических колебаний исходных данных.

Прогнозирование Авторегрессия

В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней. Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные.

  • Анализ рядов динамики Распространенным приемом при выявлении тенденции развития является сглаживание временного ряда.
  • Дата добавления:
  • Укажите количество данных количество строкнажмите Далее.
  • Методы анализа временных рядов:
  • Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.
  • Инвестиции в интернет технологии
  • Онлайн быстрый заработок

При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год месяц. В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов сглаживание временного ряда методом скользящей средней основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии.

Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе.

Сглаживание временных рядов.

Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени. Согласно этому методу определяется количество наблюдений, входящих в интервал сглаживания.

Сглаживание временных рядов — это выделение основной тенденции из состава динамического ряда, который кроме нее содержит случайную составляющую. Применяют различные математические способы сглаживания.

При этом используют правило: Вычисляется среднее значение наблюдений, образующих интервал сглаживания, которое одновременно является сглаживающим значением уровня, находящегося в центре интервала сглаживания, при условии, что m - нечетное число, по формуле: При нечетном m значение сглаживание временного ряда методом скользящей средней значение параметра p вычисляют следующим образом: Затем снова производят сдвиг.

Процедура продолжается до тех пор, пока в интервал сглаживание временного ряда методом скользящей средней не войдет последнее наблюдение временного ряда. Недостатком метода является невключение в процедуру сглаживания первых и последних p наблюдений временного ряда.

Метод простой скользящей средней сглаживание временного ряда методом скользящей средней использовать, если графическое изображение ряда напоминает прямую линию. В этом случае не искажается динамика развития исследуемого процесса.

Метод скользящей средней

Однако когда тренд выравниваемого ряда имеет изгибы и к тому же желательно сохранить мелкие волны, использовать для сглаживания ряда метод простой скользящей средней нецелесообразно, поскольку при этом: Последнее имеет место в случаях, когда интервал сглаживания в полтора раза превышает длину волны. Таким образом, если развитие процесса носит нелинейный характер, то применение метода простой скользящей средней может привести к значительным искажениям исследуемого процесса.

сглаживание временного ряда методом скользящей средней памм счет в инстафорекс

В таких случаях более надежным является использование других методов сглаживания, например, метода взвешенной скользящей средней.