Метод экспоненциального сглаживания

Ранее для выравнивания временного ряда использовался метод скользящих средних, где все исходные данные считались равноправными. Рассмотрим метод, в котором данным приписываются веса, т. е. более поздним данным дается больший вес, чем ранним. Этот метод имеет хорошие прогнозные качества и автоматически корректирует прогноз, учитывая влияние фактического и прогнозируемого результатов.

Модель экспоненциального сглаживания.

Новый прогноз есть сумма фактического настоящего результата и его прогнозного значения, взятых с некоторыми весами а:

здесь A_t — настоящее значение фактора; F_t — прогноз настоящего значения; — прогноз будущего значения Л_г+1.

Константа, а выбирается из интервала [0; 1]. В условиях экономической стабильности, а е [0,2; 0,4].

Пример 10.4.

По данным, приведенным в табл. 10.12, дадим прогноз на 13-й квартал. Примем константу, а = 0,3.

Таблица 10.12

Исходные данные к примеру 10.4.

Заполним табл. 10.13 в предположении о том, что прогноз на первый квартал совпал с фактическим значением.

Таблица 10.13

Выполнение прогнозирования.

Получен прогноз на 13-й квартал: 27,06. Результаты округлены до двух цифр после запятой.

Замечание 10.3. Экспоненциальное сглаживание можно провести в программе Microsoft Excel: Сервис — Анализ данных — Экспоненциальное сглаживание — ОК. В диалоговом окне в графе Фактор затухания следует поставить значение 1 — а (по умолчанию, а = 0,3).