Differanse Mellom Moving Average Og Kast Gjennomsnitt

Hva er forskjellen mellom flytte gjennomsnittlig og vektet glidende gjennomsnitt. Et 5-års glidende gjennomsnitt, basert på prisene ovenfor, ville bli beregnet ved hjelp av følgende formel. Basert på ligningen ovenfor var gjennomsnittsprisen over perioden som er nevnt ovenfor 90 66 Bruk av bevegelige gjennomsnittsverdier er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer inn i avspillingen. Veidede gjennomsnitt tildeler en tyngre vekting til mer nåværende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden Summen av vektingen skal legge til opptil 1 eller 100. I tilfelle av det enkle glidende gjennomsnittet er vektene fordelt like mye, det er derfor de er ikke vist i tabellen ovenfor. Løsning Pris på AAPL. OANDA bruker informasjonskapsler for å gjøre våre nettsteder enkle å bruke og tilpasset til våre besøkende. Cookies kan ikke brukes til å iden bekreft deg personlig Ved å besøke vår nettside samtykker du i OANDAs bruk av informasjonskapsler i samsvar med vår personvernpolicy. For å blokkere, slette eller administrere informasjonskapsler, vennligst besøk. Begrensende informasjonskapsler forhindrer at du drar nytte av noen av funksjonaliteten til nettstedet vårt. Last ned våre Mobile Apps. Open en konto. ltiframe bredde 1 høyde 1 framebord 0 stilvisning ingen mcestyle display ingen gt lt iframe gt. Lesson 1 Moving Averages. Types of Moving Averages. There er flere typer bevegelige gjennomsnitt tilgjengelig for å møte ulike markedsanalysebehov De vanligste brukt av handelsfolk inkluderer følgende. Simpel Flytende Gjennomsnittlig. Gjennomsnittlig Flytende Gjennomsnitt. Eksponentiell Flytende Gjennomsnitt. Simpel Flytende Gjennomsnitt SMA. A Enkelt Flytende Gjennomsnitt er den mest grunnleggende typen Flytende Gjennomsnitt Det beregnes ved å ta en rekke priser eller rapporteringsperioder, og legger til disse prisene sammen og deretter dele summen med antall datapunkter. Denne formelen bestemmer gjennomsnittet av prisene og beregnes på en måte t o justere eller flytte som svar på de nyeste dataene som brukes til å beregne gjennomsnittet. For eksempel, hvis du bare inkluderer de siste 15 valutakursene i gjennomsnittlig beregning, blir den eldste prisen automatisk falt hver gang en ny pris blir tilgjengelig. effekten, den gjennomsnittlige bevegelsen som hver ny pris er inkludert i beregningen og sikrer at gjennomsnittet bare er basert på de siste 15 prisene. Med en liten prøve og feil kan du bestemme et glidende gjennomsnitt som passer til din handelsstrategi. Et godt utgangspunkt er et enkelt glidende gjennomsnitt basert på de siste 20 prisene. Vektet Flytende Gjennomsnittlig WMA. Et vektet glidende gjennomsnitt beregnes på samme måte som et enkelt glidende gjennomsnitt, men bruker verdier som er lineært vektet for å sikre at de siste prisene har en større påvirkning på gjennomsnittet. Dette betyr at den eldste prisen som inngår i beregningen mottar en vektning på 1 den neste eldste verdien mottar en veiing på 2 og den neste eldste verdien mottar en veiing på 3, alle Veien opp til den siste rate. Some tradere finner denne metoden mer relevant for trendbestemmelse, spesielt i et rasktflyttende marked. Ulempen med å bruke et vektet glidende gjennomsnitt er at den resulterende gjennomsnittslinjen kan være choppier enn et enkelt glidende gjennomsnitt. Dette kan gjøre det vanskeligere å skille ut en markedstendens fra en svingning. Derfor foretrekker noen handelsfolk å plassere både et enkelt glidende gjennomsnitt og et veidende glidende gjennomsnitt på samme prisdiagram. Kalkulatorprisdiagram med enkel flytende gjennomsnittlig og veidende flytende gjennomsnitt. Eksponentiell flytende gjennomsnittlig EMA. Et eksponentielt glidende gjennomsnitt ligner et enkelt bevegelige gjennomsnitt, men mens et enkelt glidende gjennomsnitt fjerner de eldste prisene da nye priser blir tilgjengelige, beregner et eksponentielt glidende gjennomsnitt gjennomsnittsverdien av alle historiske områder, fra det tidspunkt du spesifiserer. For eksempel når du legger til et nytt eksponentielt glidende gjennomsnittlig overlegg til et prisdiagram, tilordner du antall rapporteringsperioder som skal inkluderes i beregningen La oss anta at du angir at de siste 10 prisene skal inkluderes. Denne første beregningen vil være nøyaktig den samme som et enkelt glidende gjennomsnitt, også basert på 10 rapporteringsperioder, men når den neste prisen blir tilgjengelig, beholder den nye beregningen de opprinnelige 10 prisene, pluss den nye prisen, for å komme til gjennomsnittet. Dette betyr at det nå er 11 rapporteringsperioder i eksponentiell glidende gjennomsnittlig beregning mens det enkle glidende gjennomsnittet alltid vil være basert på bare de siste 10 satsene. Flytte gjennomsnittlig til bruk. For å bestemme hvilket glidende gjennomsnitt som passer best for deg, må du først forstå dine behov. Hvis ditt hovedmål er å redusere støyen fra konsekvent fluktuerende priser for å bestemme en samlet markedsretning, så et enkelt glidende gjennomsnitt av de siste 20 eller så prisene kan gi detaljnivået du trenger. Hvis du vil ha det bevegelige gjennomsnittet for å legge større vekt på de siste prisene, er et veid gjennomsnitt mer hensiktsmessig. nd imidlertid at fordi vektede bevegelige gjennomsnitt påvirkes mer av de siste prisene, kan formen på den gjennomsnittlige linjen bli forvrengt, noe som kan føre til generering av falske signaler. Når du arbeider med veide glidende gjennomsnitt, må du være forberedt for en større grad av volatilitet. Simple Moving Average. Weighted Moving Gjennomsnitt.1996 - 2017 OANDA Corporation Alle rettigheter forbeholdt OANDA, fxTrade og OANDA s fx familie av varemerker eies av OANDA Corporation. Alle andre varemerker som vises på dette nettstedet tilhører deres respektive eiere. i valutakontrakter eller andre bytteprodukter på margen har høy risiko og kan ikke være egnet for alle. Vi anbefaler deg å nøye vurdere om handel passer for deg i lys av dine personlige forhold Du kan miste mer enn du investerer Informasjon på dette nettstedet er generelt i naturen. Vi anbefaler at du søker uavhengig finansiell rådgivning og sikrer deg fullstendig unde Resten av risikoen som er involvert før handel. Handel via en online plattform medfører tilleggsrisiko. Se vår juridiske seksjon her. Finansiell spredningsbudgivning er kun tilgjengelig for OANDA Europe Ltd-kunder som bor i CFDs i Storbritannia eller Irland, MT4-sikringsmuligheter og overføringsgrader som overstiger 50 1 er ikke tilgjengelig for innbyggere i USA. Informasjonen på dette nettstedet er ikke rettet mot innbyggere i land hvor distribusjonen eller bruken av noen av dem ville være i strid med lokal lovgivning eller regulering. OANDA Corporation er en registrert Fremtidskommisjon for handels - og detaljhandel utenlandsk Exchange Dealer med Commodity Futures Trading Commission og er medlem av National Futures Association No 0325821 Vennligst referer til NFA s FOREX INVESTOR ALERT når det er relevant. OANDA Canada Corporation ULC-kontoer er tilgjengelige for alle med en kanadisk bankkonto OANDA Canada Corporation ULC er regulert av Investeringsindustrien Regulatory Organization of Canada IIROC, som inkluderer IIROC s online rådgiver sjekk database IIROC AdvisorReport, og kundekontoer er beskyttet av det kanadiske Investor Protection Fund innenfor angitte grenser En brosjyre som beskriver naturen og begrensninger for dekning er tilgjengelig på forespørsel eller på. OANDA Europe Limited er et selskap registrert i England nummer 7110087 , og har sitt hovedkontor på Floor 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ. Det er autorisert og regulert av Financial Conduct Authority nr. 542574.OANDA Asia Pacific Pte Ltd Co Reg No 200704926K har en Capital Markets Services License utstedt av Den monetære myndighet i Singapore og er også lisensiert av International Enterprise Singapore. OANDA Australia Pty Ltd er regulert av Australian Securities and Investments Commission ASIC ABN 26 152 088 349, AFSL nr. 412981 og er utsteder av produkter og tjenester på dette nettstedet Det er viktig for deg å vurdere den nåværende Financial Service Guide FSG Product Disclosure Statement PDS Konto Term s og andre relevante OANDA-dokumenter før du foretar økonomiske investeringsbeslutninger. Disse dokumentene finner du her. OANDA Japan Co Ltd Første Type I Finansielle Instrumenter Forretningsdirektør for Kanto Lokale Finansielle Bureau Kin-sho No 2137 Institute Financial Futures Association Abonnentnummer 1571. Trading FX og CFDs på margin er høy risiko og ikke egnet for alle Tap kan overstige investering. Gjennomgang av gjennomsnittlige og eksponensielle utjevningsmodeller. Som et første skritt i å bevege seg utover gjennomsnittlige modeller, tilfeldige gangmodeller og lineære trendmodeller, nonseasonal mønstre og trender kan ekstrapoleres ved hjelp av en gjennomsnittlig eller utjevningsmodell. Den grunnleggende forutsetningen bak gjennomsnittlige og utjevningsmodeller er at tidsseriene er lokalt stasjonære med et sakte varierende gjennomsnitt. Derfor tar vi et lokalt lokalt gjennomsnitt for å estimere nåverdien av gjennomsnittet og deretter bruk det som prognosen for nær fremtid Dette kan betraktes som et kompromiss mellom den vanlige modellen og den tilfeldige gangen tre-drift-modell Den samme strategien kan brukes til å estimere og ekstrapolere en lokal trend. Et glidende gjennomsnitt kalles ofte en glatt versjon av den opprinnelige serien, fordi kortsiktig gjennomsnittsverdi gir utjevning av støtene i den opprinnelige serien. Ved å justere graden av utjevning av bredde av det bevegelige gjennomsnittet, kan vi håpe å finne noen form for optimal balanse mellom ytelsen til gjennomsnittlige og tilfeldige turmodeller. Den enkleste typen gjennomsnittlig modell er den enkle, likevektede flytende gjennomsnittet. Prognosen for verdien av Y på tidspunktet t 1 som er laget på tidspunktet t, er lik det enkle gjennomsnittet av de nyeste m-observasjonene. Her og andre steder vil jeg bruke symbolet Y-hatten til å utgjøre en prognose av tidsserien Y laget så tidlig som mulig før en bestemt modell. Dette gjennomsnittet er sentrert i perioden t-m 1 2, noe som innebærer at estimatet av det lokale gjennomsnittet vil ha en tendens til å ligge bak den sanne verdien av det lokale gjennomsnittet med ca. m 1 2 perioder. Således sier vi at gjennomsnittsalderen for dataene i det enkle glidende gjennomsnittet er m 1 2 i forhold til perioden for prognosen beregnes dette er hvor lang tid prognosene vil ha til å ligge bak vendepunkter i dataene. For eksempel, hvis du er gjennomsnittlig de siste 5 verdiene, vil prognosene være ca 3 perioder sent i å svare på vendepunkt. Merk at hvis m 1, Den enkle glidende SMA-modellen er ekvivalent med den tilfeldige turmodellen uten vekst Hvis m er veldig stor i forhold til lengden av estimeringsperioden, er SMA-modellen tilsvarlig for den gjennomsnittlige modellen. Som med hvilken som helst parameter i en prognosemodell, er det vanlig å justere verdien av ki n for å få den beste pasienten til dataene, dvs. de minste prognosefeilene i gjennomsnitt. Her er et eksempel på en serie som ser ut til å vise tilfeldige svingninger rundt et sakte varierende middel. Først må vi prøve å passe den med en tilfeldig spasertur modellen, som tilsvarer et enkelt bevegelige gjennomsnitt på 1 sikt. Den tilfeldige turmodellen reagerer veldig raskt på endringer i serien, men ved å gjøre det plukker mye av støyen i dataene de tilfeldige svingningene samt signalet den lokale mener Hvis vi i stedet prøver et enkelt glidende gjennomsnitt på 5 vilkår, får vi et smidigere sett med prognoser. Det 5-termens enkle glidende gjennomsnittet gir betydelig mindre feil enn den tilfeldige turmodellen i dette tilfellet Gjennomsnittsalderen for dataene i dette prognosen er 3 5 1 2, slik at den har en tendens til å ligge bak vendepunkter med om lag tre perioder. For eksempel synes det å ha oppstått en nedgang i perioden 21, men prognosene vender seg ikke til flere perioder senere. langsiktige prognoser fra SMA mod el er en horisontal rett linje, akkurat som i den tilfeldige turmodellen. Således antar SMA-modellen at det ikke er noen trend i dataene. Mens prognosene fra den tilfeldige turmodellen ganske enkelt er lik den siste observerte verdien, vil prognosene fra SMA-modellen er lik et vektet gjennomsnitt av de siste verdiene. Forsikringsgrensene beregnes av Statgraphics for de langsiktige prognosene for det enkle glidende gjennomsnittet, blir ikke større enn forventningshorisonten øker. Dette er åpenbart ikke riktig. Dessverre er det ingen underliggende statistisk teori som forteller oss hvordan konfidensintervallene skal utvides for denne modellen. Det er imidlertid ikke så vanskelig å beregne empiriske estimater av konfidensgrensene for lengre horisont-prognoser. For eksempel kan du sette opp et regneark der SMA-modellen vil bli brukt til å prognose 2 trinn foran, 3 trinn foran osv. i den historiske dataprøven. Du kan deretter beregne utvalgsstandardavvikene til feilene ved hver prognose h orizon, og deretter konstruere konfidensintervaller for langsiktige prognoser ved å legge til og trekke ut multipler av passende standardavvik. Hvis vi prøver et 9-glatt simpelt glidende gjennomsnitt, får vi enda jevnere prognoser og mer av en slående effekt. Gjennomsnittsalderen er nå 5 perioder 9 1 2 Hvis vi tar et 19-årig glidende gjennomsnitt, øker gjennomsnittsalderen til 10. Merk at prognosene nå ligger nede etter vendepunkter med ca 10 perioder. Hvor mye utjevning er best for denne serien Her er et bord som sammenligner deres feilstatistikk, også inkludert et 3-årig gjennomsnitt. Modell C, det 5-årige glidende gjennomsnittet, gir den laveste verdien av RMSE med en liten margin over 3 og 9-siktene, og deres andre statistikker er nesten identiske Så, blant modeller med svært like feilstatistikk, kan vi velge om vi foretrekker litt mer respons eller litt mer glatt i prognosene. Tilbake til toppen av siden. Bronse s Enkel eksponensiell utjevning eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt. Den enkle bevegelige gjennomsnittsmodellen beskrevet ovenfor har den uønskede egenskapen som den behandler de siste k-observasjonene, like og fullstendig ignorerer alle foregående observasjoner. Intuitivt bør tidligere data diskonteres på en gradvis måte - for eksempel bør den nyeste observasjonen få litt mer vekt enn 2. siste, og den 2. siste skal få litt mer vekt enn den 3. siste, og så videre. Den enkle eksponensielle utjevning SES-modellen oppnår dette. La oss angi en utjevningskonstant et tall mellom 0 og 1 En måte å skrive modellen på er å definere en serie L som representerer det nåværende nivået, dvs. lokal middelverdi av serien som estimert fra data til nåtid. Verdien av L til tid t beregnes rekursivt fra sin egen tidligere verdi som dette. Den nåværende glatteverdien er således en interpolasjon mellom den forrige glattede verdien og den nåværende observasjonen, hvor kontrollen av nærheten til den interpolerte verdien til de mest re cent observasjon Prognosen for neste periode er bare den nåværende glatteverdien. Tilsvarende kan vi uttrykke neste prognose direkte i forhold til tidligere prognoser og tidligere observasjoner, i en hvilken som helst av følgende ekvivalente versjoner. I den første versjonen er prognosen en interpolering mellom forrige prognose og forrige observasjon. I den andre versjonen blir neste prognose oppnådd ved å justere forrige prognose i retning av den forrige feilen med en brøkdel. erroren til tid t I den tredje versjonen er prognosen en eksponentielt vektet dvs. nedsatt glidende gjennomsnitt med rabattfaktor 1.Interpoleringsversjonen av prognoseformelen er den enkleste å bruke hvis du implementerer modellen på et regneark det passer i en enkelt celle og inneholder cellehenvisninger som peker på forrige prognose, den forrige observasjon, og cellen der verdien av er lagret. Merk at hvis 1, SES-modellen er ekvivalent med en tilfeldig turmodell med trevekst Hvis 0 er SES-modellen ekvivalent med middelmodellen, forutsatt at den første glattede verdien er satt lik gjennomsnittet Tilbake til toppen av siden. Gjennomsnittsalderen for dataene i den enkle eksponensielle utjevningsprognosen er 1 relativ til den perioden som prognosen beregnes for. Dette er ikke ment å være åpenbart, men det kan enkelt vises ved å evaluere en uendelig serie. Derfor har den enkle glidende gjennomsnittlige prognosen en tendens til å ligge bak vendepunkter med ca. 1 perioder. For eksempel når 0 5 Laget er 2 perioder når 0 2 Laget er 5 perioder når 0 1 Laget er 10 perioder, og så videre. For en gitt gjennomsnittsalder, dvs. mengdeforsinkelse, er den enkle eksponensielle utjevning SES-prognosen noe bedre enn den enkle bevegelsen gjennomsnittlig SMA-prognose fordi den plasserer relativt mer vekt på den siste observasjonen - det er litt mer lydhør overfor endringer som skjedde i nyere tid. For eksempel har en SMA-modell med 9 vilkår og en SES-modell med 0 2 begge en gjennomsnittlig alder av 5 for da ta i sine prognoser, men SES-modellen legger mer vekt på de siste 3 verdiene enn SMA-modellen, og samtidig gliser den ikke helt over verdier som er mer enn 9 perioder gamle, som vist i dette diagrammet. En annen viktig fordel ved SES-modellen over SMA-modellen er at SES-modellen bruker en utjevningsparameter som er kontinuerlig variabel, slik at den enkelt kan optimaliseres ved å bruke en solveralgoritme for å minimere gjennomsnittlig kvadratfeil. Den optimale verdien av SES-modellen for denne serien viser seg å være 0 2961, som vist her. Gjennomsnittlig alder av dataene i denne prognosen er 1 0 2961 3 4 perioder, noe som ligner på et 6-rent simpelt gjennomsnitt. De langsiktige prognosene fra SES-modellen er en horisontal rettlinje som i SMA-modellen og den tilfeldige turmodellen uten vekst. Vær imidlertid oppmerksom på at konfidensintervallene som beregnes av Statgraphics, divergerer nå på en rimelig måte, og at de er vesentlig smalere enn konfidensintervaller for rand om gangmodellen SES-modellen antar at serien er noe mer forutsigbar enn den tilfeldige turmodellen. En SES-modell er egentlig et spesielt tilfelle av en ARIMA-modell, slik at den statistiske teorien om ARIMA-modeller gir et godt grunnlag for å beregne konfidensintervall for SES-modell Spesielt er en SES-modell en ARIMA-modell med en ikke-sesongforskjell, en MA 1-term, og ingen konstant term, ellers kjent som en ARIMA 0,1,1-modell uten konstant. MA 1-koeffisienten i ARIMA-modellen tilsvarer kvantum 1 i SES-modellen For eksempel, hvis du passer på en ARIMA 0,1,1 modell uten konstant til serien analysert her, viser den anslåtte MA 1-koeffisienten seg å være 0 7029, som er nesten nøyaktig en minus 0 2961. Det er mulig å legge til grunn for en ikke-null konstant lineær trend på en SES-modell. For å gjøre dette, bare spesifiser en ARIMA-modell med en ikke-sesongforskjell og en MA 1-term med en konstant, dvs. en ARIMA 0,1,1 modell med konstant De langsiktige prognosene vil da har en trend som er lik den gjennomsnittlige trenden observert over hele estimeringsperioden. Du kan ikke gjøre dette i forbindelse med sesongjustering, fordi sesongjusteringsalternativene er deaktivert når modelltypen er satt til ARIMA. Du kan imidlertid legge til en konstant lang langsiktig eksponensiell trend til en enkel eksponensiell utjevningsmodell med eller uten sesongjustering ved å benytte inflasjonsjusteringsalternativet i prospektprosedyren. Den aktuelle inflasjonsprosentveksten per periode kan estimeres som hellingskoeffisienten i en lineær trendmodell som er montert på dataene i sammen med en naturlig logaritme transformasjon, eller det kan være basert på annen uavhengig informasjon om langsiktige vekstutsikter. Tilbake til toppen av siden. Brett s Lineær, dvs. dobbel eksponensiell utjevning. SMA-modellene og SES-modellene antar at det ikke er noen trend av noe som helst i dataene som vanligvis er OK eller i det minste ikke for dårlig for 1-trinns prognoser når dataene er relativt nei sy, og de kan endres for å inkorporere en konstant lineær trend som vist over. Hva med kortsiktige trender Hvis en serie viser en varierende veksthastighet eller et syklisk mønster som skiller seg klart ut mot støyen, og hvis det er behov for å prognose mer enn 1 år framover, kan estimering av en lokal trend også være et problem. Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen kan generaliseres for å oppnå en lineær eksponensiell utjevning av LES-modell som beregner lokale estimater av både nivå og trend. Den enkleste tidsvarierende trenden modellen er Brown s lineær eksponensiell utjevningsmodell, som bruker to forskjellige glatte serier som er sentrert på forskjellige tidspunkter. Forutsigelsesformelen er basert på en ekstrapolering av en linje gjennom de to sentrene. En mer sofistikert versjon av denne modellen, Holt s, er diskuteres nedenfor. Den algebraiske formen av Browns lineære eksponensielle utjevningsmodell, som for den enkle eksponensielle utjevningsmodellen, kan uttrykkes i en rekke forskjellige, men e kvivalente former Standardformen til denne modellen uttrykkes vanligvis som følger. La S betegne den enkeltglattede serien som er oppnådd ved å anvende enkel eksponensiell utjevning til serie Y Det er verdien av S ved period t gitt av. Husk at under enkel eksponensiell utjevning ville dette være prognosen for Y ved periode t 1 Så la S betegne den dobbeltslettede serien oppnådd ved å anvende enkel eksponensiell utjevning ved å bruke det samme til serie S. Til slutt er prognosen for Y tk for noen k 1, gis av. Dette gir e 1 0, dvs lurer litt, og la den første prognosen ligne den faktiske første observasjonen, og e 2 Y 2 Y 1 hvoretter prognosene genereres ved hjelp av ligningen over. Dette gir de samme monterte verdiene som formelen basert på S og S dersom sistnevnte ble startet med S 1 S 1 Y 1 Denne versjonen av modellen brukes på neste side som illustrerer en kombinasjon av eksponensiell utjevning med sesongjustering. Helt s lineær eksponensiell utjevning. s LES-modellen beregner lokale estimater av nivå og trend ved å utjevne de siste dataene, men det faktum at det gjør det med en enkelt utjevningsparameter, stiller en begrensning på datamønstrene som det er i stand til å passe nivået og trenden, ikke tillates å variere ved uavhengige priser Holt s LES-modellen løser dette problemet ved å inkludere to utjevningskonstanter, en for nivået og en for trenden. På et hvilket som helst tidspunkt t, som i Browns modell, er det et estimat L t på lokalt nivå og et estimat T t av den lokale trenden Her beregnes de rekursivt fra verdien av Y observert ved tid t og de forrige estimatene av nivået og trenden ved to likninger som gjelder eksponensiell utjevning til dem separat. Hvis estimert nivå og trend ved tid t-1 er henholdsvis L t 1 og T t 1, vil prognosen for Y t som ville vært blitt gjort på tidspunktet t-1 være lik L t-1 T t 1 Når den virkelige verdien observeres, vil det oppdaterte estimatet av nivå beregnes rekursivt ved å interpolere mellom Y t og dets prognose, L t-1 T t-1, med vekt på og 1. Forandringen i estimert nivå, nemlig L t L t 1, kan tolkes som en støyende måling av trend på tiden t Det oppdaterte estimatet av trenden beregnes deretter rekursivt ved å interpolere mellom L t L t 1 og det forrige estimatet av trenden, T t-1 ved bruk av vekt og 1.Tolkningen av trend-utjevningskonstanten er analog med den for nivåutjevningskonstanten. Modeller med små verdier antar at trenden endrer seg bare veldig sakte over tid, mens modeller med større antar at det endrer seg raskere. En modell med en stor mener at den fjerne fremtiden er veldig usikker, fordi feil i trendberegning blir ganske viktig når prognose for mer enn en periode fremover. Tilbake til toppen av side. Utjevningskonstantene og kan estimeres på vanlig måte ved å minimere den gjennomsnittlige kvadriske feilen i 1-trinns prognosene. Når dette gjøres i Statgraphics, viser estimatene seg å være 0 3048 og 0 008. Den svært små verdien av betyr at modellen antar svært liten endring i trenden fra en periode til den neste. Så i utgangspunktet prøver denne modellen å estimere en langsiktig trend. I analogi med begrepet gjennomsnittlig alder av dataene som brukes til estimering av t Han lokale nivå av serien, er gjennomsnittsalderen for dataene som brukes til å estimere den lokale trenden, proporsjonal med 1, men ikke akkurat lik den. I dette tilfellet viser det sig å være 1 0 006 125 Dette er ikke veldig presis tall forutsatt at nøyaktigheten av estimatet ikke er virkelig 3 desimaler, men det er av samme generelle størrelsesorden som prøvestørrelsen på 100, så denne modellen er gjennomsnittlig over ganske mye historie for å estimere trenden. Prognosen nedenfor viser at LES-modellen anslår en litt større lokal trend på slutten av serien enn den konstante trenden som er estimert i SES-trendmodellen. Den estimerte verdien er nesten identisk med den som oppnås ved å montere SES-modellen med eller uten trend , så dette er nesten den samme modellen. Nå ser disse ut som rimelige prognoser for en modell som skal estimere en lokal trend. Hvis du eyeball denne plottet, ser det ut som om den lokale trenden har vendt nedover på slutten av serie Wh ved har skjedd Parametrene til denne modellen har blitt estimert ved å minimere den kvadratiske feilen i 1-trinns prognoser, ikke langsiktige prognoser, i hvilket tilfelle trenden ikke gjør stor forskjell. Hvis alt du ser på er 1 Forsinkede feil ser du ikke det større bildet av trender over si 10 eller 20 perioder. For å få denne modellen mer i tråd med øye-ekstrapoleringen av dataene, kan vi manuelt justere trendutjevningskonstanten slik at den bruker en kortere basislinje for trendestimering. For eksempel, hvis vi velger å angi 0 1, er gjennomsnittsalderen for dataene som brukes til å estimere den lokale trenden, 10 perioder, noe som betyr at vi gjennomsnittsverdi trenden over de siste 20 perioder eller så Her ser prognoseplottet ut om vi stiller 0 1 mens du holder 0 3 Dette ser intuitivt rimelig ut på denne serien, selv om det er sannsynligvis farlig å ekstrapolere denne trenden mer enn 10 perioder i fremtiden. Hva med feilstatistikken her er en modell sammenligning f eller de to modellene som er vist ovenfor, samt tre SES-modeller. Den optimale verdien av SES-modellen er ca. 0 3, men tilsvarende resultater med litt mer eller mindre respons er henholdsvis oppnådd med 0 5 og 0 2. En Holt s lineær utglatting med alfa 0 3048 og beta 0 008. B Holt s lineær utjevning med alfa 0 3 og beta 0 1. C Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0 5. D Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0 3. E Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0 2.De statistikkene er nesten identiske, slik at vi virkelig ikke kan velge på grunnlag av 1-trinns prognosefeil i dataprøven. Vi må falle tilbake på andre hensyn. Hvis vi sterkt tror at det er fornuftig å basere dagens trendoverslag over hva som har skjedd i løpet av de siste 20 perioder, kan vi gjøre et tilfelle for LES-modellen med 0 3 og 0 1 Hvis vi vil være agnostiker om det er en lokal trend, kan en av SES-modellene være enklere å forklare og vil også gi mer middl e-of-the-road prognoser for de neste 5 eller 10 periodene. Tilbake til toppen av siden. Hvilken type trend-ekstrapolering er best horisontal eller lineær? Empiriske bevis tyder på at hvis dataene allerede er justert om nødvendig for inflasjon, så Det kan være uhensiktsmessig å ekstrapolere kortsiktige lineære trender svært langt inn i fremtiden. Trender som tydeligvis i dag kan løsne seg i fremtiden på grunn av ulike årsaker som forverring av produkt, økt konkurranse og konjunkturnedganger eller oppgang i en bransje. Derfor er enkel eksponensiell utjevning utføres ofte bedre ut av prøven enn det ellers kunne forventes, til tross for den naive horisontale trendenes ekstrapolering. Dampede trendmodifikasjoner av den lineære eksponensielle utjevningsmodellen brukes også i praksis til å introdusere en konservatismeddel i dens trendfremskrivninger. Den dempede trenden LES-modellen kan implementeres som et spesielt tilfelle av en ARIMA-modell, spesielt en ARIMA 1,1,2-modell. Det er mulig å beregne konfidensintervall arou nd langsiktige prognoser produsert av eksponentielle utjevningsmodeller, ved å betrakte dem som spesielle tilfeller av ARIMA-modeller Pass på at ikke alle programmer beregner konfidensintervall for disse modellene riktig. Bredden på konfidensintervaller avhenger av RMS-feilen i modellen, ii typen av utjevning enkel eller lineær iii verdien av utjevningskonstanten s og iv antall perioder fremover du progniserer Generelt sprer intervallene raskere som blir større i SES-modellen, og de sprer seg mye raskere når de er lineære i stedet for enkle utjevning er brukt Dette emnet blir diskutert videre i ARIMA-modellene i notatene. Gå tilbake til toppen av siden.