Скользящая средняя — Википедия

Когда использовать экспоненциальное сглаживание и когда скользящее среднее

Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода. Сравните полученные результаты, сделайте выводы.Альтернативный подход к устранению колебаний в ряде значений состоит в использовании метода экспоненциального сглаживания. Каждое сглаженное значение рассчитывается путем сочетания предыдущего сглаженного значения и текущего значения временного ряда.

Exponential Moving Average, EMA является частным случаем взвешенного скользящего среднего и применяется в техническом анализе как самостоятельная методика, так и в качестве составляющей части других индикаторов. Целью такого сглаживания является передача большего веса последним значениям цен, и меньшего веса более ранним.

Алгоритм оценивания ARMA процесса

Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel.

Как спрогнозировать курс акций на основе экспоненциального сглаживания

экспоненциальное сглаживание в R для высшей школы экономики. exponential smoothing in R for HSE

Расширение аналитических возможностей Excel с помощью надстройки ”Пакет анализа”

Сглаживание методом скользящей средней

Инструменты бизнес-аналитика. Экспоненциальное сглаживание: настройка с помощью Excel

Скользящее среднее

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

Лекция 294. Скользящее среднее

"Эксперт". Экспоненциальное сглаживание и сезонная декомпозиция. Модуль 5

Не вдаваясь в детали, отметим, что существует "двойственность" между процессами скользящего среднего и авторегрессии см. Это означает, что приведенное выше уравнение скользящего среднего можно переписать обратить в виде уравнения авторегрессии неограниченного порядкаи наоборот.

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. Сделайте прогноз спроса на следующий месяц методом скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. Выберите приемлемое по вашему мнению значение m и а и сделайте прогноз на г. Одна из простых моделей основана на пересечении скользящих средних трейдер покупает, когда цены поднимаются выше скользящего среднегои продает, когда цены опускаются ниже. Вместо ожидания пересечения линии среднего и цен можно использовать быстрое среднее и его пересечение медленным сигнал на покупку возникает, когда быстрое среднее поднимется выше медленного, сигнал на продажу — когда опускается ниже.

Это когда использовать экспоненциальное сглаживание и когда скользящее среднее называемое свойство обратимости. Имеются условия, аналогичные приведенным выше условиям стационарностиобеспечивающие обратимость модели.

Общая модель, предложенная Боксом и Дженкинсом включает как параметры авторегрессии, так и параметры скользящего когда использовать экспоненциальное сглаживание и когда скользящее среднее.

Именно, имеется три типа параметров модели: Например, модель 0, 1, 2 содержит 0 нуль параметров авторегрессии p и 2 параметра скользящего среднего qкоторые вычисляются для ряда после взятия разности с лагом 1.

Как отмечено ранее, для модели АРПСС необходимо, чтобы ряд был стационарнымэто означает, что его среднее постоянно, а выборочные дисперсия и автокорреляция не меняются во времени. Поэтому обычно необходимо брать разности ряда до тех пор, пока он не станет стационарным часто также применяют логарифмическое преобразование для стабилизации дисперсии. Число разностей, которые были взяты, чтобы достичь стационарности, определяются параметром d см.

Для того чтобы определить необходимый порядок разности, нужно исследовать график ряда и автокоррелограмму. Сильные изменения наклона требуют взятия разности второго порядка.

Важная информация

stezhi.ru