Метод экспоненциального сглаживания

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Метод экспоненциального сглаживания

При прогнозировании следующего значения метод скользящего среднего придает равный вес каждому из последних значений n, где n – количество используемых лет. Таким образом, когда n = 4 (т. е. используется четырехгодичное скользящее среднее), при прогнозировании объема сбыта на следующий год одинаковый вес назначается объемам сбыта за каждый год из последних четырех лет.

Метод экспоненциального сглаживания – это разновидность метода скользящего среднего. Его отличие в том, что наибольшие весовые коэффициенты назначаются не всем наблюдениям, а самым последним, поскольку они несут в себе больше информации о вероятном развитии событий в ближайшем будущем.

Эффективность метода экспоненциального сглаживания во многом зависит от выбора так называемой константы сглаживания, которая в алгоритме вычисления обозначается как ? и находится в диапазоне от 0 до 1. Высокие значения ? придают больше веса последним наблюдениям и меньше – более ранним. Если объемы продаж с течением времени изменяются незначительно, то целесообразно использовать низкие значения ?. Однако когда объемы сбыта колеблются в широком диапазоне, следует использовать высокие значения ?, в результате чего прогнозируемый ряд будет отражать эти изменения. Обычно значение ? определяется эмпирическим путем, т. е. проверяются разные значения ? и в итоге принимается то, которое обеспечивает наименьшую погрешность прогноза для определенного количества наблюдений за предыдущие периоды времени.

Пример использования метода экспоненциального сглаживания при помощи MS Excel вы найдете на веб-странице книги по адресу http://www.williamspublishing.com/Books/978-5-8459-1687-7.html.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.