Метод - экспоненциальное сглаживание
Cтраница 1
Метод экспоненциального сглаживания дает более точное приближение к исходному ряду, улавливая колебания цен. На рис. 9.4 приведены графики исходного и сглаженного ряда с помощью экспоненциального сглаживания. Динамическим рядам цен акций ( как и ряду других фондовых инструментов) присущ ряд особенностей, которые могут определять специфику их анализа. В этой ситуации возможно использование аналитической аппроксимации. Для оценки параметров уравнения, максимально точно описывающего динамику цен акций, используется метод наименьших квадратов, суть которого состоит в том, что подбирается такая аппроксимирующая кривая, при которой достигается минимум квадратов отклонений исходного ряда от теоретической кривой. [1]
Метод экспоненциального сглаживания - выявление направления тенденции прошлого периода и пролонгирование ее в будущее. [2]
 |
График скользящего среднего сальдо счета 051. [3] |
Метод экспоненциального сглаживания предполагает, что последние значения временного ряда более значимы для прогноза. [4]
Метод экспоненциального сглаживания свободен от указанных недостатков. [5]
Превосходство методов экспоненциального сглаживания над традиционными методами скользящего среднего косвенно подтверждается и тем фактом, что на сегодняшний день эти методы входят в систему математического обеспечения ЭВМ большинства промышленных предприятий. [6]
Чем отличается метод простого экспоненциального сглаживания от метода скользящего среднего. [7]
Практика прогнозирования методом экспоненциального сглаживания свидетельствует о том, что в промышленных условиях почти всегда можно ограничиваться тремя членами ряда. [8]
Рассмотрим более подробно суть методов экспоненциального сглаживания и особенностей применения логистической функции. При методе экспоненциального сглаживания временной ряд преобразуется с помощью скользящей средней, в которой веса подчинены экспоненциальному закону. [9]
 |
Зависимость среднеквадратичной ошибки от величины предыстории. [10] |
Следующий метод прогнозирования называется методом экспоненциального сглаживания. [11]
Часто используемым методом является также метод экспоненциального сглаживания [29], обобщающий метод скользящего среднего. [12]
Часто используемым методом является также метод экспоненциального сглаживания, обобщающий метод скользящего среднего. [13]
Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания, прогнозирование на базе прошлого оборота. [14]
Методы регрессионного анализа, в отличие, скажем, от методов экспоненциального сглаживания, дают, помимо самого прогноза, другую важнейшую характеристику качества прогноза, выражаемую в виде стандартной ошибки прогноза и его доверительного интервала. Не принимать во внимание эту характеристику значит не до конца воспользоваться всеми преимуществами, которые дает применение методов математической статистики. [15]
Страницы: 1 2 3