Метод экспоненциального сглаживания

В модели устойчивого спроса методы прогноза основаны на скользящем среднем, где вычисляется средневзвешенное значение по результатам предыдущих измерений. Весь вопрос в том, какой временной интервал учитывать и какие веса приписывать данным. Один из простых и лучших методов - экспоненциальное сглаживание, описываемое соотношением:

Pt =

St + (1-

)Pt-1

где St - фактический спрос в момент времени t, а Pt - его оценка, экстраполируемая на будущее. Формула показывает, что оценка является взвешенной суммой последнего полученного значения спроса и предыдущей оценки. Параметром метода, устанавливаемым эмпирически, является весовой коэффициент

. Чем меньше

, тем большее значение придается прошлым данным. Если же большего доверия заслуживают последние данные,

следует увеличивать. Рекомендуемые значения

обычно выбираются из интервала 0.1-0.5.

Метод Чоу адаптивного прогнозирования позволяет подбирать

в процессе прогноза. Его суть состоит в том, чтобы одновременно вести три прогноза с разными значениями

, например 0.1, 0.15 и 0.2. Если реальный спрос ближе к одной из границ, скажем, верхней, система перестраивается, и новыми значениями

будут 0.15, 0.2 и 0.25.

Содержание раздела

Главная сайта