2. Метод взвешенной скользящей средней
Отличие от предыдущего метода в том, что уровни, входящие в интервал сглаживания, суммируются с разными весами. Используется формула средней арифметической взвешенной
где
-
вес
-го уровня временного ряда.
При краткосрочном прогнозировании наиболее эффективными оказываются адаптивные модели учитывающие неравномерность уровней временного ряда. Адаптивные модели прогнозирования – это модели дисконтирования данных, способные быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменению условий.
Согласно схеме скользящего среднего, оценкой текущего уровня является взвешенное среднее всех предшествующих уровней, причем веса при наблюдениях убывают по мере удаления от последнего уровня, т.е. информационная ценность наблюдений признается тем большей, чем ближе они к концу интервала наблюдений.
-
Метод взвешенной скользящей средней
t
Y(t)
ρ
Y(t)*ρ
m=2
m=3
1
332937
1,25
416171,3
2
353170
1,23
434399,1
342971,9
3
346009
1,01
349469,1
349941,2
343850,8
4
355406
1,2
426487,2
351111,4
351847,5
5
371255
1,14
423230,7
363127,3
357966,3
6
357956
1,06
379433,4
364847,3
361515,1
7
307005
0,98
300864,9
333479,5
347021,7
8
330861
0,99
327552,4
318993,5
332624
9
346957
1
346957
338949,4
328408,9
10
344600
1,1
379060
345722,4
340961
11
343880
1,09
374829,2
344241,6
345092,9
12
363138
1,19
432134,2
353931,3
350894,5
13
334166
1,21
404340,9
348531,3
347078,6
14
304523
1,15
350201,5
319721,3
334275,1
