Методы скользящего среднего и экспоненциального сглаживания

Методы скользящего среднего и экспоненциального сглаживания используются для прогнозирования временных рядов. Формально временной ряд – это множество пар данных (X,Y), в которых X – это моменты или периоды времени (независимая переменная), а Y – параметр (зависимая переменная), характеризующий величину исследуемого явления. Цель исследования временных рядов состоит в выявлении тенденции изменения фактических значений параметра Y во времени и прогнозировании будущих значений Y. Модель, построенную по ретроспективным данным можно использовать при наличии устоявшейсятенденции в динамике значений прогнозируемого параметра. К возможным ситуациям нарушения такой тенденции относятся: коренное изменение плана деятельности фирмы, которая стала терпеть убытки; резкое изменение параметров внутренней или внешней ситуации (цен на сырье; уровня инфляции); стихийные бедствия, военные действия, общественные беспорядки.

Суть методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания состоит в том, фактические уровни исследуемого временного ряда заменяются их средними значениями, погашающими случайные колебания. Это позволяет более четко выделить основную тенденцию изменения исследуемого параметра. Эти относительно простые методы прогнозирования временных рядов, основанные на представлении прогноза в виде суммы m предыдущих наблюдаемых значений (), причем каждое из них учитывается с определенным весовым коэффициентом

.

Использование методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания основано на следующих допущениях:

· временной ряд является устойчивым в том смысле, что его элементы являются реализациями следующего случайного процесса:

,

где b – неизвестный постоянный параметр, – случайная ошибка.

· случайная ошибка имеет нулевое математическое ожидание и постоянную дисперсию;

· данные для различных периодов времени не коррелированны.