Exponenciális simítási módszerhez?
Pontszám: 4,3/5 ( 61 szavazat )Az Single Exponential Smoothing, röviden SES, más néven Simple Exponential Smoothing, egy idősoros előrejelzési módszer egyváltozós adatokhoz, trend vagy szezonalitás nélkül. Ehhez egyetlen paraméterre van szükség, az úgynevezett alfa (a), más néven simítási tényező vagy simítási együttható.
Hogyan elemzi az exponenciális simítást?
- 1. lépés: Határozza meg, hogy a modell megfelel-e az adatoknak.
- 2. lépés: Hasonlítsa össze modellje illeszkedését más modellekhez.
- 3. lépés: Határozza meg, hogy az előrejelzések pontosak-e.
Hogyan válasszuk az Alfát az exponenciális simításhoz?
A \alpha legjobb értékét választjuk, tehát azt az értéket, amely a legkisebb MSE-t eredményezi. A négyzetes hibák összege (SSE) = 208,94. A négyzetes hibák (MSE) átlaga az SSE /11 = 19,0. Az MSE-t ismét \alpha = 0,5 -re számítottuk, és 16,29-nek bizonyult, tehát ebben az esetben a 0,5-ös \alpha-t részesítjük előnyben.
Mikor használna exponenciális simítást?
Az exponenciális simítás egy módja annak, hogy kisimítsa az adatokat prezentációkhoz vagy előrejelzéseket készítsen . Általában pénzügyi és gazdasági célokra használják. Ha világos mintázatú idősorral rendelkezik, használhat mozgóátlagokat – de ha nincs egyértelmű mintája, akkor exponenciális simítást is használhat az előrejelzéshez.
Hogyan kell kiszámítani az egyszerű exponenciális simítást?
Az exponenciális simítás számítása a következő: A legutóbbi időszak kereslete szorozva a simítási tényezővel . A legutóbbi időszak előrejelzése szorozva (egy mínusz a simítási tényező). S = a simítási tényező decimális formában (tehát 35% 0,35-ként jelenik meg).
Előrejelzés: Exponenciális simítás, MSE
Mi az exponenciális simítás szintje?
A kettős exponenciális simítás minden időszakban egy szintkomponenst és egy trendkomponenst alkalmaz. Két súlyozást vagy simítási paramétert használ az összetevők frissítéséhez minden időszakban. A kettős exponenciális simítási egyenletek a következők: L t = α Y t + (1 - α) [L t - 1 + T t - 1 ]
Mi az exponenciális simítási állandó?
Az exponenciális simítás egy ökölszabály-technika az idősorok adatainak simítására az exponenciális ablak függvény használatával. Míg az egyszerű mozgóátlagban a múltbeli megfigyelések súlyozása egyenlő, addig az exponenciális függvények az idő múlásával exponenciálisan csökkenő súlyok hozzárendelésére szolgálnak.
Mi az exponenciális simítás az Excelben?
Az exponenciális simítás az üzleti volumen előrejelzésére szolgál a megfelelő döntések meghozatalához . Ez az adatok „kisimításának” módja a véletlenszerű hatások nagy részének kiiktatásával. Az exponenciális simítás mögött az a gondolat, hogy a Microsoft Excel 2010 és 2013 használatával valósághűbb képet kapjunk az üzletről.
Hogyan válasszunk exponenciális simítási paramétereket?
Az exponenciális simítás során a simítási paraméterek kiválasztásakor vagy az egylépéses előrejelzési hibák négyzetének minimalizálásával, vagy az abszolút egy lépéssel előrejelzési hibák összegének minimalizálásával lehet választani. Ebben a cikkben a kapott előrejelzési pontosságot használjuk a két lehetőség összehasonlítására.
Hogyan értelmezi az exponenciális simítást Excelben?
- Először is vessünk egy pillantást idősorainkra.
- Az Adatok lap Elemzés csoportjában kattintson az Adatelemzés elemre. ...
- Válassza az Exponenciális simítás lehetőséget, majd kattintson az OK gombra.
- Kattintson a Beviteli tartomány mezőbe, és válassza ki a B2:M2 tartományt.
- Kattintson a Csillapítási tényező mezőbe, és írja be a 0.9 értéket.
Mi a korlátja az egyszerű exponenciális simításnak?
Hátrányok: Az exponenciális simítás késik . Más szóval, az előrejelzés elmarad, mivel a trend idővel növekszik vagy csökken. Az exponenciális simítás nem veszi figyelembe a valós világban végbemenő dinamikus változásokat, és az előrejelzést folyamatosan frissíteni kell az új információk megválaszolásához.
Miért alkalmaznak a vállalatok exponenciális simítást?
Adatfeldolgozó berendezésekkel együtt alkalmazva az exponenciális simítás lehetővé teszi a kereslet pontos heti előrejelzését . Könnyen illeszthető nagy sebességű elektronikus számítógépekhez, így a várható kereslet, valamint a trendek észlelése és korrekciója rutinfeladatként mérhető.
Melyik a jobb mozgóátlag vagy exponenciális simítás?
Az EMA és az SMA közötti elsődleges különbség az az érzékenység, amelyet mindegyikük mutat a számítás során használt adatok változásaira. ... Pontosabban, az exponenciális mozgóátlag nagyobb súlyt ad a legutóbbi áraknak , míg az egyszerű mozgóátlag minden értékhez egyenlő súlyt rendel.
Mi a különbség az Arima és az exponenciális simítás között?
Míg az exponenciális simítási technika a múltbeli adatok súlyának exponenciális csökkenésének feltételezésétől függ, az ARIMA-t úgy alkalmazzák, hogy egy idősort stacionárius sorozatokká alakítanak át, és tanulmányozzák a stacionárius sorozatok természetét ACF-en és PACF-en keresztül, majd autoregresszív és mozgóátlagot számolnak el. ...
Mi az a kettős exponenciális simítás?
A kettős exponenciális simítás minden időszakban egy szintkomponenst és egy trendkomponenst alkalmaz. A dupla exponenciális simítás két súlyozást (más néven simítási paramétereket) használ az összetevők frissítéséhez az egyes periódusokban.
Mely cégek alkalmaznak exponenciális simítást?
A Coca Cola egyszerű exponenciális simító előrejelzés egy nagyon népszerű modell, amellyel simított ársorokat készítenek. Míg az egyszerű mozgóátlag modellekben a Coca-Cola múltbeli megfigyelései egyenlő súlyozásúak, az Exponenciális simítás exponenciálisan csökkenő súlyokat rendel hozzá, ahogy a Coca-Cola árak öregszenek.
Mennyi a súlyok összege egy exponenciális simításnál?
Vegye figyelembe, hogy a súlyok összege még kis α érték esetén is megközelítőleg egy lesz bármely ésszerű mintaméret esetén. Bármely 0 és 1 közötti α esetén a megfigyelésekhez kapcsolódó súlyok exponenciálisan csökkennek az időben visszafelé haladva, innen ered az „exponenciális simítás” elnevezés.
Hogyan végezhet dupla exponenciális simítást Excelben?
- 1. lépés: Kattintson az Adatok fülre és az Adatelemzés elemre.
- 2. lépés: Válassza az Exponenciális simítás opciót.
- 3. lépés: A Beviteli tartomány mezőben válassza ki a rendelkezésre álló korábbi bevételi adatokat. ...
- 4. lépés: Kattintson az OK gombra, és az előrejelzési eredmények megjelennek, ha a csillapítási tényező 0,1.
Mi az adatok simítása?
Az adatok simítása egy algoritmus használatával történik az adathalmaz zajának eltávolítására . Ez lehetővé teszi a fontos minták egyértelműbben kiemelését. Az adatok simítása felhasználható a trendek előrejelzésében, például az értékpapírok árfolyamában, valamint a gazdasági elemzésben.
Melyik simítási technika a legjobb?
Az exponenciális simítás az egyik legnépszerűbb simítási technika rugalmassága, egyszerű számítása és jó teljesítménye miatt. Az exponenciális simítás egy egyszerű átlagszámítást használ az exponenciálisan csökkenő súlyok hozzárendeléséhez a legújabb megfigyelésektől kezdve.
Mi a simítás célja?
a simítás célja, hogy általános képet adjon a viszonylag lassú értékváltozásokról, kevés figyelmet fordítva az adatértékek szoros illeszkedésére , míg a görbeillesztés a lehető legközelebbi egyezés elérésére koncentrál.
Mi az a simító átlag módszer?
A közgazdászok egy egyszerű simítási technikát használnak, amelyet „mozgóátlagnak” neveznek, hogy segítsenek meghatározni a lakhatási engedélyek és más ingadozó adatok mögöttes trendjét. A mozgóátlag úgy simítja ki a sorozatot , hogy a havi adatpontokat hosszabb időegységekké – nevezetesen több hónapos adatok átlagába – konszolidálja .
Mi az a hármas exponenciális simítás?
A hármas exponenciális simítás a szezonális komponenst tartalmazó idősoradatok kezelésére szolgál . Ez a módszer három simítási egyenleten alapul: állókomponens, trend és szezonális. Mind a szezonális, mind a trend lehet additív vagy multiplikatív. ... Szezonális változás simító tényező.
Melyek az idősoros előrejelzési módszerek?
- Autoregresszió (AR)
- Mozgóátlag (MA)
- Autoregresszív mozgóátlag (ARMA)
- Autoregresszív integrált mozgóátlag (ARIMA)
- Szezonális autoregresszív integrált mozgóátlag (SARIMA)