Różnica Między Średnią I Średnią

Jaka jest różnica między średnią ruchoma a ważoną średnią ruchoma. Średni ruch średnioroczny w oparciu o powyższe ceny 5-krotne będzie obliczony według następującego wzoru: Na podstawie powyższego równania średnia cena w powyższym okresie wyniosła 90 66 Wykorzystanie średnich kroczących jest skuteczną metodą eliminowania silnych wahań cen Najważniejsze ograniczenie polega na tym, że punkty danych starszych nie są ważone inaczej niż punkty danych w pobliżu początku zbioru danych W tym miejscu są ważone średnie ruchome. Średnie obciążenia przypisują większy ciężar do bardziej aktualnych punktów danych, ponieważ są one bardziej istotne niż punkty danych w odległej przeszłości Suma wagi powinna wynosić 1 lub 100 W przypadku prostej średniej ruchomej współczynniki są równomiernie rozłożone, dlatego nie są one pokazane w tabeli above. Closing Price z AAPL. OANDA używa plików cookie, aby nasze witryny były łatwe w obsłudze i dostosowane do potrzeb naszych gości Cookies nie mogą być używane do iden skonsultuj się z osobą odwiedzając witrynę internetową wyrażając zgodę na używanie plików cookie przez OANDA zgodnie z naszą polityką prywatności Aby zablokować, usunąć lub zarządzać plikami cookie, proszę odwiedzić stronę Ograniczanie plików cookie uniemożliwia korzystanie z niektórych funkcji naszej witryny internetowej. . Otwórz okno Account. ltiframe szerokość 1 wysokość 1 frameborder 0 styl wyświetlania none mcestyle display none gt lt iframe gt. Lesson 1 Moving Averages. Types of Moving Averages. There jest kilka typów ruchomych średnich dostępnych do zaspokojenia różnych potrzeb analizy rynku Najczęściej Wykorzystywane przez przedsiębiorców są następujące. Średnia ruchoma Średnia. Średnia ruchoma Średnia przemieszczeniowa Średnia ruchoma średnia SMA. Arednia średnia ruchoma jest najbardziej podstawowym rodzajem średniej ruchomej Wyliczana jest poprzez szereg cen lub okresów sprawozdawczych, dodając te ceny razem, a następnie dzieląc sumę liczbą punktów danych. Ta formuła określa średnią cen i oblicza się w sposób t o dostosować lub przenieść się w odpowiedzi na najnowsze dane używane do obliczania średniej. Na przykład, jeśli uwzględnisz tylko ostatnie 15 kursów wymiany w średnim obliczeniu, najstarsze stawki są automatycznie obniżane za każdym razem, gdy dostępna będzie nowa cena. efekt, przeciętny ruch, ponieważ każda nowa cena jest wliczona do obliczeń i zapewnia, że ​​średnia opiera się tylko na ostatnich 15 cenach. Z małym testem i błędem można określić średnią ruchliwą, która pasuje do Twojej strategii handlowej Dobry punkt wyjścia jest prostą średnią ruchoma opartą na ostatnich 20 cenach. Średnia ważona średnia ruchoma WMA. A ważona jest obliczana w ten sam sposób, co zwykła średnia ruchoma, ale używa wartości, które są liniowo ważone, aby zapewnić, że najświeższe stawki są większe wpływa na przeciętnie. Oznacza to, że najstarsza cena uwzględniająca obliczenie otrzyma wagę 1 następnej najstarszej wartości otrzymuje wagę 2, a następna najstarsza wartość otrzymuje wagę 3, wszystkie do najbardziej aktualnych stawek. Niektórzy handlowcy uważają, że ta metoda jest bardziej trafna do określania tendencji, szczególnie w szybko rozwijającym się rynku. Skutkiem użycia średniej ważonej średniej ruchomej jest to, że uzyskana średnia linia może być choppierniejsza od prostej średniej ruchomej może utrudnić dostrzeżenie trendu na rynku ze względu na fluktuację Z tego powodu niektórzy handlowcy wolą umieszczać zarówno prostą średnią ruchliwą, jak i ważoną średnią ruchoma na tym samym wykresie cen. Wykres cen średniej ruchomej i średniej ważonej. Średnia przemieszczeniowa wykładniczka jest podobna do prostej średniej ruchomej, ale prosta średnia ruchoma usuwa najstarsze ceny, gdy dostępne są nowe ceny, średnia posuwu ruchoma oblicza średnią wszystkich zakresów historycznych, począwszy od punktu, w którym określić. Na przykład po dodaniu nowej wykładniczej średniej ruchomej do wykresu cenowego przypisujesz liczbę okresów sprawozdawczych do uwzględnienia w kalkulacji Załóżmy, że podasz 10 ostatnich cen, które mają zostać uwzględnione. To pierwsze obliczenie będzie dokładnie takie samo, jak zwykła średnia ruchoma również w oparciu o 10 okresów sprawozdawczych, ale gdy następna cena będzie dostępna, nowe obliczenia zachowają oryginalne 10 cen plus nowa cena, aby osiągnąć średnią. Oznacza to, że obecnie jest 11 okresów sprawozdawczych w wykładniczej średniej ruchomej, podczas gdy średnia średniej ruchomej będzie zawsze oparta wyłącznie na ostatnich 10 stawkach. Przenoszenie średniej na wykorzystanie. Aby określić, która średnia ruchoma jest najlepsza dla Ciebie, musisz najpierw zrozumieć swoje potrzeby. Jeśli głównym celem jest zmniejszenie hałasu stale zmieniających się cen w celu określenia ogólnego kierunku rynkowego, to prosta średnia ruchoma ostatnie 20 stawek może zapewnić wymagany poziom szczegółowości. Jeśli chcesz, aby średnia ruchoma była większa w stosunku do ostatnich stawek, średnia ważona jest bardziej odpowiednia. jednakże, że ponieważ ważone średnie ruchome są dotknięte wyższą ceną, kształt średniej linii mógłby zostać zniekształcony, potencjalnie powodując generowanie fałszywych sygnałów. Gdy pracujesz z ważonymi średnicami ruchu, musisz być przygotowany na większą skalę zmienność Średnia płynność Średnia ruchoma.1996 - 2017 OANDA Corporation Wszystkie prawa zastrzeżone Właściciele OANDA, fxTrade i rodziny znaków towarowych OANDA sx należą do OANDA Corporation Wszystkie inne znaki towarowe występujące na tej stronie są własnością odpowiednich właścicieli. w walutach obcych lub innych produktach pozabilansowych na marginesie charakteryzuje się wysokim poziomem ryzyka i może nie być odpowiednie dla każdego. Radzimy rozważnie rozważać, czy handel jest odpowiedni dla Ciebie w świetle osobistych okoliczności. Możesz stracić więcej niż inwestuje Informacje na tej stronie internetowej mają charakter ogólny Zalecamy zasięgnięcie niezależnej porady finansowej i upewnienie się, że jest w pełni unde przed ryzykiem Ryzyko związane z transakcją Handel online poprzez platformę internetową nosi dodatkowe ryzyko Zapoznaj się z naszą sekcją prawną tutaj. Rozliczenia finansowe są dostępne tylko dla klientów OANDA Europe Ltd, którzy mieszkają na kontrakcie CFD w Wielkiej Brytanii lub w Irlandii, zabezpieczają możliwości związane z zabezpieczaniem portfela MT4 i wskaźnikami dźwigni 50 1 nie są dostępne dla mieszkańców Stanów Zjednoczonych Informacje na tej stronie nie są skierowane do rezydentów krajów, w których ich dystrybucja lub używanie przez jakąkolwiek osobę byłoby niezgodne z miejscowymi przepisami prawa. Organisation Corporation jest zarejestrowaną firmą Futures Commission Merchant and Retail Foreign Exchange Dealer z Commodity Futures Trading Commission i jest członkiem National Futures Association nr 0325821 W stosownych przypadkach proszę zwrócić uwagę na NFA s FOREX INVESTOR ALERT. Konta ULC dla koncernu Universal Canada są dostępne dla każdego z kanadyjskim kontem bankowym OLCA Canada Corporation ULC uregulowane przez Organizację Inwestycyjną Organizacji Regulacji Kanady IIROC, która obejmuje Baza kontrolna IIROC online firmy doradczej IIROC AdvisorReport oraz konta klientów są chronione przez Canadian Investor Protection Fund w określonych granicach Broszura opisująca charakter i granice zakresu jest dostępna na żądanie lub na stronie. OANDA Europe Limited jest firmą zarejestrowaną w Anglii numer 7110087 , i ma swoją siedzibę na piętrze 9a, Tower 42, 25 Old Broad St w Londynie EC2N 1HQ Jest upoważniony i regulowany przez Urząd Nadzoru Finansowego nr 542574.Andra Asia Pacific Pte Ltd Co Reg No 200704926K posiada licencję na usługi rynków kapitałowych wydane przez Urząd Walutowy Singapuru i jest również licencjonowany przez Międzynarodową Organizację Przedsiębiorczości Singapur. ANDA Australia Pty Ltd jest regulowana przez Australijską Komisję Papierów Wartościowych i Inwestycji ASIC ABN 26 152 088 349, AFSL nr 412981 i jest emitentem produktów i usług na na tej stronie Ważne jest, aby rozważyć obecny przewodnik po usługach finansowych Przewodnik po usługach finansowych FSG Kwestia konta PDS s oraz wszelkie inne istotne dokumenty OANDA przed podjęciem decyzji o inwestycjach finansowych Dokumenty te można znaleźć tutaj. O JapanAngia Co Ltd Pierwszy Dyrektor Finansowy Instrumentów Finansowych Typu I Kanto Lokalny Biuletyn Finansowy Kin-sho No 2137 Institute Financial Futures Association subskrybent numer 1571. Handel FX i CFD na marginesie jest ryzykiem i nie nadaje się dla każdego Straty mogą przekroczyć inwestycje. Mając na uwadze średnie i wykładnicze modele wygładzania. Jest to pierwszy krok w wyjściu poza średnie modele, modele chodzenia swobodnie i modele trendów liniowych, wzorce i trendy nieliniowe może być ekstrapolowana przy użyciu modelu ruchomo-średniego lub wygładzającego Podstawowym założeniem za modelami uśredniania i wygładzania jest to, że szereg czasowy jest lokalnie stacjonarny, a powoli zmienia się średnio. W związku z tym ruchomą lokalną średnią szacujemy bieżącą wartość średniej, a następnie użyj tego jako prognozy na najbliższą przyszłość Można to uznać za kompromis między średnim modelem a przypadkowym walk-witem model dryfu-drift Ta sama strategia może być użyta do oszacowania i ekstrapolacji tendencji lokalnej Średnia średnia ruchoma jest często nazywana wyrafinowaną wersją oryginalnej serii, ponieważ uśrednianie krótkotrwałe skutkuje wyrównywaniem wstrząsów w oryginalnych seriach stopień wygładzania szerokości średniej ruchomej, możemy mieć nadzieję, że uderzymy w pewną optymalną równowagę pomiędzy osiągami średnich i przypadkowych modeli chodu Najprostszym modelem uśredniania jest średniotutowa średnia ruchoma równa. wartość Y w czasie t1, która jest wykonana w czasie t równa się zwykłej średniej z ostatnich obserwacji m. Tutaj i gdzie indziej będę używać symbolu Y-hat do prognozowania serii czasowej Y dokonanej najwcześniej w poprzednim terminie przez dany model Średnia ta jest skoncentrowana w przedziale 1 2, co oznacza, że ​​oszacowanie lokalna średnia będzie miała tendencję do opóźnienia w stosunku do prawdziwej wartości średniej lokalnej o około m 1 2 okresy Tak więc mówimy średni wiek danych w prostej średniej ruchomej wynosi m 1 2 w stosunku do okresu, na który obliczana jest prognoza jest to kwota czasu, w jakim prognozy będą się spóźniały za punktami zwrotnymi w danych Na przykład, jeśli uśrednimy ostatnie 5 wartości, prognozy będą wynosić około 3 okresy późne w odpowiedzi na punkty zwrotne Zauważ, że jeśli m 1, prosty średni ruchowy model SMA jest równoważny modelowi losowego spaceru bez wzrostu Jeśli m jest bardzo duże porównywalne z długością okresu szacowania, model SMA jest równoważny modelowi średniemu Tak jak w przypadku dowolnego parametru modelu prognozowania, zwyczajowo dostosować wartość ki n Aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tzn. najmniejsze błędy prognozy przeciętnie. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać przypadkowe wahania wokół średnio zróżnicowanej średniej. Po pierwsze, spróbuj dopasować ją do przypadkowego spaceru model, co odpowiada prostej średniej ruchomej 1 terminu. Model przypadkowego spaceru reaguje bardzo szybko na zmiany w serii, ale w ten sposób pobiera dużo hałasu w danych losowych wahań, jak również sygnału lokalnego średnia Jeśli weźmiemy pod uwagę prostą średnią ruchomą wynoszącą 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz. 5-letnia prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru. Średni wiek danych w tym prognoza wynosi 3 5 1 2, tak że ma ona tendencję do opóźnienia za punktami zwrotnymi o około trzy okresy Na przykład, spadek koniunktury wydaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie odwracają się do kilku okresów później. Notyczność, długoterminowe prognozy z mod SMA mod El jest poziomej prostej, podobnie jak w modelu random-walk. Model SMA zakłada więc, że nie ma tendencji do danych. Jednak prognozy z modelu random walk są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy od model SMA jest równy średniej ważonej z ostatnich wartości. Obciążenia ufności obliczone przez Statgraphics w odniesieniu do długoterminowych prognoz dotyczących prostej średniej ruchomej nie są większe w miarę wzrostu horyzontu prognozowego. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie ma podstaw teorii statystycznej, która mówi nam, jak powinny być poszerzane przedziały ufności dla tego modelu Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki wartości granicznych ufności dla prognoz dłuższego horyzontu Na przykład można utworzyć arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby wykorzystywany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu, itd. w ramach historycznej próbki danych Można następnie obliczyć próbkowe odchylenia standardowe błędów w każdej prognozie h orizon, a następnie skonstruuj interwały zaufania na potrzeby prognoz długoterminowych przez dodawanie i odejmowanie wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-letnią prostą średnią ruchomej, otrzymamy jeszcze gładsze prognozy i bardziej opóźniamy efekt. Średni wiek to teraz 5 okresów 9 1 2 Jeśli weźmiemy 19-letnią średnią ruchliwą, średni wiek wzrasta do 10.Notice, że rzeczywiście prognozy są teraz w tyle za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, w której porównano ich statystykę błędów, również zawierającą średnią 3-miesięczną. Model C, 5-letnia średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE przez mały margines w średnim okresie 3-letnim i 9-dniowym, a ich inne statystyki są prawie identyczne Więc wśród modeli o bardzo podobnych statystykach błędów możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco lepszej odpowiedzi lub trochę bardziej płynną prognozę Powrót do początku strony. Brown s Simple Exponential Wygładzanie wykładniczo ważone średnia średniej ruchomej. Opisany powyżej prosty model średniej wielkości ruchu ma niepożądaną właściwość, która traktuje ostatnie obserwacje równomiernie i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje Intuicyjnie, dane z przeszłości powinny być dyskontowane w sposób bardziej stopniowy - na przykład najnowsze obserwacje powinny trochę więcej niż druga ostatnia, a druga najnowsza powinna mieć trochę więcej wagi niż trzeci ostatni, i tak dalej Prosty wygładzający model SES osiąga to. Oznacza to, że wygładzanie stale zmienia liczbę pomiędzy 0 a 1 Jednym ze sposobów zapisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje poziom bieżący tj. Lokalna średnia wartość serii, szacowana na podstawie danych do dnia dzisiejszego. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie od własnej poprzedniej wartości, jak ta. Tak więc bieżąca wygładzona wartość jest interpolacją między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie kontroluje bliskość interpolowanej wartości najbardziej średnia prognoza Prognoza na następny okres jest po prostu aktualną wygładzoną wartością. W równym stopniu możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do poprzednich prognoz i wcześniejszych obserwacji, w każdej z następujących równoważnych wersji W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją pomiędzy poprzednią prognozą a wcześniejszą obserwacją. W drugiej wersji następna prognoza uzyskuje się przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu w ułamkowej wartości. Jest to błąd popełniony w czasie t W trzecim projekcie prognoza jest wykładnicza ważona, tzn. zdyskontowana średnia ruchoma z współczynnikiem dyskonta 1. Wersja interpolacyjna formuły prognozowania jest najprostszym rozwiązaniem, jeśli model jest wdrażany w arkuszu kalkulacyjnym, który mieści się w jednej komórce i zawiera odwołania do komórek wskazujące na poprzednią prognozę, poprzednią obserwacja i komórka, w której zachowana jest wartość. Zwróć uwagę, że jeśli 1, model SES jest równoważny losowemu modelowi spacerowemu z hout growth Jeśli 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. Powrót na górę strony. Średni wiek danych w prognozie wygładzania wykładnicza prostokątnego wynosi 1 względny do okresu, w którym obliczana jest prognoza To nie powinno być oczywiste, ale można to łatwo wykazać przez ocenę nieskończonej serii W związku z tym prosta prognoza średniej ruchowej skłania się do punktów zwrotnych o około 1 okresy Przykładowo, gdy 0 5 opóźnienie to 2 okresy, gdy 0 2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 0 1 opóźnienie wynosi 10 okresów itp. W przypadku określonego wieku średniego tj. Kwoty opóźnienia, prosta prognoza SES wyrównania wykładniczego jest nieco lepsza od zwykłego ruchu średnia prognoza SMA, ponieważ w ostatniej obserwacji obserwuje się relatywnie większą wagę - co nieco odpowiada na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości Przykładowo model SMA z 9 terminami i model SES z 0 2 mają średni wiek z 5 dla da w swoich prognozach, ale model SES wiąże się z ostatnimi 3 wartościami niż model SMA, a jednocześnie nie zapomina o wartościach powyżej 9 okresów, jak pokazano na tej wykresie. Inna ważna przewaga model SES w modelu SMA polega na tym, że model SES wykorzystuje parametr wygładzania, który jest ciągle zmienny, dzięki czemu można z łatwością zoptymalizować przy użyciu algorytmu solver w celu zminimalizowania średniego kwadratu. wynosiła 0 2961. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 1 0 2961 3 4 okresów, co jest zbliżone do 6-letniej prostej średniej ruchomej. Długoterminowe prognozy z modelu SES są horyzontalna linia prosta, jak w modelu SMA i model losowego chodzenia bez wzrostu Jednak należy zauważyć, że przedziały ufności obliczane przez Statgraphics różnią się w rozsądny sposób i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla rand om walk model Model SES zakłada, że ​​seria jest nieco bardziej przewidywalna niż model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości przypadkiem specjalnym modelu ARIMA, więc statystyczna teoria modeli ARIMA stanowi solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla Model SES W szczególności model SES jest modelem ARIMA z odmienną różnicą, terminem MA 1, a nie określonym terminem znanym jako model ARIMA 0,1, bez stałego Współczynnik MA 1 w modelu ARIMA odpowiada ilość 1 - w modelu SES Przykładowo, jeśli pasujesz do modelu ARIMA 0,1,1 bez stałej wartości w analizowanych seriach, szacowany współczynnik MA 1 wyniósł 0 7029, czyli prawie o jeden minus 0 2961. Możliwe jest dodanie założenia niezerowej stałej tendencji liniowej do modelu SES W tym celu wystarczy podać model ARIMA z jedną różniczką różniczkową i termin MA 1 ze stałą, tj. Model ARIMA 0,1,1 ze stałymi prognozami długoterminowymi a następnie mają tendencję, która jest równa średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania Nie można tego zrobić w połączeniu z dostosowaniem sezonowym, ponieważ opcje sezonowej korekty są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stałą długo tendencja wykładnicza do prostego modelu wyrównania wykładniczego z sezonową korektą lub bez sezonu z zastosowaniem opcji dostosowania inflacji w procedurze prognozowania Odpowiednia stopa wzrostu inflacji w danym okresie może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w modelu tendencji liniowej dopasowany do danych w w połączeniu z naturalną transformacją logarytmową lub może opierać się na innych, niezależnych informacjach dotyczących perspektyw wzrostu długoterminowego Powrót na górę strony. Brown s Linear czyli podwójne wyrównywanie wyrównania. Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma tendencji do jakiegokolwiek rodzaju w danych, które zwykle są OK lub przynajmniej nie-zbyt-kiepskie w przypadku prognoz 1-step-ahead, gdy dane są stosunkowo noi sy i mogą być modyfikowane w celu uwzględnienia stałej tendencji liniowej, jak pokazano powyżej. Co z trendami krótkoterminowymi Jeśli seria wykazuje zmienną szybkość wzrostu lub cykliczny wzór, który wyróżnia się wyraźnie na tle hałasu, a jeśli istnieje potrzeba prognozowanie bardziej niż 1 okresu do przodu, a następnie oszacowanie lokalnej tendencji może być problem Prosty model wyrównywania wykładniczego może być uogólniony w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego mierzącego lokalną estymację zarówno poziomu, jak i tendencji. Najprostszy trend zmieniający się w czasie model jest brązowym linearnym wykładnikiem wykładniczym, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są skoncentrowane w różnych punktach czasu Formuła prognozowana oparta jest na ekstrapolacji linii przez dwa centra Wyrafinowana wersja tego modelu Holt s omówione poniżej. Forma algorytmowa liniowego modelu wygładzania wykładanego przez Brown'a, podobnego do prostego modelu wygładzania wykładniczego, może być wyrażona w wielu różnych, ale formy kwantancyczne Standardowa forma tego modelu jest zwykle wyrażana w następujący sposób Niech S oznacza pojedynczo wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego do serii Y Oznacza to, że wartość S w okresie t jest podana przez. Przypomnijmy, że w prostym wyrównaniu wykładniczym byłaby to prognoza dla Y w okresie t 1 Następnie niech S oznacza podwójnie wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wyrównania wykładniczego przy użyciu tego samego do serii S. Na koniec prognoza dla Y tk dla dowolnego k 1, daje te plony e 1 0 tj. oszukiwać nieco i niech pierwsza prognoza będzie równa rzeczywistej pierwszej obserwacji, a y 2 Y 2 Y 1, po której generowane są prognozy przy użyciu powyższego równania To daje takie same dopasowane wartości jako wzór oparty na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1 Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie, która ilustruje kombinację wygładzania wykładniczego z dostosowaniem sezonowym. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown s Model LES oblicza lokalne szacunki poziomu i tendencji, wygładzając ostatnie dane, ale fakt, że robi to z pojedynczym parametrem wygładzania, ogranicza wzorce danych, które jest w stanie dopasować do poziomu i tendencji nie można zmieniać w niezależne modele Model LES Holt s rozwiązuje ten problem przez uwzględnienie dwóch stałych wygładzania, po jednym dla poziomu i jednego dla trendu W dowolnym momencie t, podobnie jak w modelu Brown's, szacuje się, że L t poziomu lokalnego i oszacowanie T t lokalnej tendencji Tutaj są one obliczane rekurencyjnie z wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich szacunków poziomu i tendencji przez dwa równania, które stosują wyrównywanie wykładnicze osobno dla nich. Jeśli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 są odpowiednio L t 1 i T t 1, wówczas prognoza dla Y t, która została dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1 Gdy rzeczywista wartość jest zaobserwowana, zaktualizowane oszacowanie poziom jest obliczany rekurencyjnie przez interpolowanie pomiędzy Y t a jego prognozą, L t-1 T t-1, przy użyciu odważników i 1. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t L t 1 może być interpretowana jako hałaśliwy pomiar trend w czasie t Uaktualniony szacunek trendu oblicza się rekurencyjnie przez interpolację między L t L t 1 i poprzedni szacunek trendu T t-1 przy użyciu odważników i 1. Interpretacja stała wygładzania trendu jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu Modele o małych wartościach zakładają, że tendencja zmienia się tylko bardzo powoli w czasie, a modele o większym założeniu, że zmienia się szybciej Model z dużą grupą uważa, że ​​dalekiej przyszłości jest bardzo niepewna, ponieważ błędy w oszacowaniu tendencji stają się bardzo ważne, gdy prognozuje się więcej niż jeden rok naprzód Powrót do początku strony. Stałe wygładzania i można je oszacować w zwykły sposób minimalizując średnie kwadratowe błędy prognoz 1-krotnego wyprzedzenia Kiedy to nastąpi w programie Statgraphics, szacunki szacuje się na 0 3048 i 0 008 Bardzo mała wartość oznacza, że ​​model zakłada bardzo niewielką zmianę tendencji z jednego okresu do następnego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminową tendencję Przez analogię do pojęcia średniego wieku danych używanych do estymowania t lokalny poziom serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej jest proporcjonalny do 1, chociaż nie jest do niego równy. W tym przypadku okazuje się, że wynosi on 1 0 006 125 To jest bardzo dokładna liczba ponieważ dokładność szacunkowa nie jest naprawdę 3 miejsc po przecinku, ale ma ten sam ogólny porządek wielkości jak wielkość próbki 100, więc model ten uśrednia się w odniesieniu do dość dużej liczby historii w szacowaniu tendencji Wykres prognozy poniżej pokazuje, że model LES szacuje nieco większą tendencję lokalną na końcu serii niż stała tendencja szacowana w modelu tendencji SES Również szacunkowa wartość jest niemal identyczna z wartością otrzymaną przez dopasowanie modelu SES z tendencją lub bez , więc jest to prawie ten sam model. Jest to wyglądające jak uzasadnione prognozy modelu, które ma być szacowaniem tendencji lokalnej Jeśli zauważysz tę fabułę, wygląda na to, że lokalny trend spadł w dół pod koniec seria Wh jak się zdarzyło Parametry tego modelu zostały oszacowane przez zminimalizowanie kwadratu błędu prognoz 1-krotnego wyprzedzenia, a nie dłuższych prognoz, w których to przypadku trend nie robi dużo różnicy Jeśli wszystko, co szukasz, to 1 - stop-ahead błędy, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu 10 lub 20 okresów Aby uzyskać ten model w zgodzie z naszą ekstrapolacją danych oczu, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu, używa krótszej linii odniesienia do szacowania tendencji Na przykład, jeśli zdecydujemy się na ustawienie 0 1, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśrednimy tendencję w ciągu ostatnich 20 okresów Oto jak wygląda planowana fabuła, jeśli ustawimy 0 1, zachowując 0 3 To intuicyjnie rozsądne dla tej serii, chociaż prawdopodobne jest, że prawdopodobne jest, że ekstrapolacja tej tendencji nastąpi więcej niż 10 okresów w przyszłości. porównanie modelu f lub dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES Optymalna wartość modelu SES wynosi około 0 3, ale uzyskuje się podobne wyniki z nieco większą lub mniejszą czułością na reakcję przy wartości 0 5 i 0 2. Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3048 i beta 0 008. B Wyrównanie liniowe Holta z alfa 0 3 i beta 0 1. C Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 5. D Zwykłe wyrównanie wykładnicze z alfa 0 3. E Proste wyrównanie wykładnicze z alfa 0 2 Statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie jednoetapowych prognoz błędów w próbce danych Musimy zwrócić uwagę na inne rozważania Jeśli uważamy, że ma sens oprzeć obecny oszacowanie trendów na tym, co się stało w ciągu ostatnich 20 okresów, możemy stworzyć przypadek modelu LES z 0 3 i 0 1 Jeśli chcemy być agnostyczni na temat tego, czy istnieje tendencja lokalna, wówczas jeden z modeli SES mógłby łatwiej wyjaśnić, a także dać więcej middl e-of-the-road prognozy na najbliższe 5 lub 10 okresy Powrót na początek strony. Jakiego rodzaju tendencja-ekstrapolacja jest najlepsza w horyzontalnym lub liniowym Dane empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane, jeśli jest to konieczne dla inflacji, to może być nierozsądne ekstrapolacja krótkoterminowych trendów liniowych bardzo daleko w przyszłość Trendy widoczne dziś mogą spowolnić w przyszłości ze względu na różne przyczyny, takie jak nieaktualność produktu, zwiększona konkurencja i cykliczne spowolnienie gospodarcze lub wzrost w przemyśle Z tego powodu prosty wykładniczy wygładzanie często wykonuje lepszą próbę poza próbą niż oczekiwano inaczej, pomimo jej naiwnej ekstrapolacji trendu horyzontalnego Często w praktyce często stosuje się modyfikacje trendu tłumiącego liniowego modelu wygładzania wykładniczego, aby wprowadzić w notatki konserwatyzmu tendencje tendencji tendencji tłumionej Model LES może być implementowany jako szczególny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu 1,1,2 ARIMA. Można obliczyć przedziały ufności a długoterminowe prognozy wygenerowane przez wykładnicze modele wygładzania, biorąc pod uwagę je jako szczególne przypadki modeli ARIMA Należy uważać, aby nie wszystkie programy obliczały przedziały ufności dla tych modeli prawidłowo Szerokość przedziałów ufności zależy od iu błędu RMS modelu, ii typu wygładzanie proste lub liniowe iii wartość s stała wygładzania s oraz liczba przewidywanych okresów W ogóle odstępy czasowe rozciągają się szybciej, powiększając się w modelu SES i rozchodzą się znacznie szybciej, gdy liniowy, a nie prosty wygładzanie jest używane Ten temat został omówiony w dalszej części sekcji ARIMA notatek Powrót na początek strony.