Прогнозирование на основе сглаживания. Достоинства и недостатки метода

Достоинства и недостатки метода

Достоинства	и недостатки
простота, наглядность, лёгкость интерпретации	Сокращение длины ряда при сглаживании

Иногда может быть недостатком то, что:

Период влияние наблюдений конечен (в границах базы сглаживания)

В сглаживании участвуют как предыдущие, так и будущие наблюдения.

Сглаженный ряд для прогнозирования может быть использован по-разному.

Во-первых, для сглаженного ряда может быть построен тренд (см. - Тема 7), на основе которого – прогноз. С одной стороны, тренд сглаженного ряда, по сравнению с трендом исходного, более точен, т.к. устранены выбросы. С другой стороны, он менее точен, т.к. сглаженный ряд короче (т.е. увеличивается горизонт прогноза).

Во-вторых, сглаженный ряд может быть рассмотрен как прогноз, если результат усреднения относить не к середине базы и даже не к её концу, а к какому-либо моменту за границами базы.

, где g – горизонт прогноза.

Данный прогноз целесообразен только для чисто колебательных процессов, при прогнозировании на 1 цикл вперёд (g=n).

Дата добавления: 2014-01-05