Сглаживание временных рядов методом скользящего среднего на freaktoons.ru

Сглаживание временных рядов методом скользящего среднего

Анализ рядов динамики Распространенным приемом при выявлении тенденции развития является сглаживание временного ряда. Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания, выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса, и поэтому, являются важным инструментом при фильтрации компонент временного ряда. Алгоритм сглаживания по простой скользящей средней может быть представлен в виде следующей последовательности шагов: Чем выше колеблемость, тем шире должен быть интервал сглаживания.


Содержание:

Сглаживание методом скользящей средней (устар.)

Сглаживание временного ряда, то есть замена фактических уровней расчетными значениями, имеющими меньшую колеблемость, чем исходные данные является простым методом выявления тенденции развития. Соответствующее преобразование называется фильтрованием.

Сглаживание временных рядов с помощью скользящей средней

Сглаживание временных рядов проводится по следующим причинам: В ряде случаев при графическом изображении временного ряда тренд прослеживается недостаточно отчетливо. Поэтому ряд сглаживают, на график наносят сглаженные значения и, как правило, тенденция проявляется более четко.

сглаживание временных рядов методом скользящего среднего

Некоторые методы анализа и прогнозирования требуют в качестве предварительного условия сглаживание временного ряда. Сглаживание временных рядов используется при устранении аномальных наблюдений. Методы сглаживания в настоящее время применяются для непосредственного прогнозирования экономических показателей.

сглаживание временных рядов методом скользящего среднего

Существующие методы сглаживания делят на две группы: Методы первого типа аналитические. Сглаживание с использованием кривой, проведенной относительно фактических значений ряда так, чтобы эта кривая отображала тенденцию, присущую ряду и одновременно освобождала его от мелких незначительных колебаний.

сглаживание временных рядов методом скользящего среднего как зарабатывать в невервинтер онлайн

Такие кривые называют еще кривыми роста, и они используются главным образом для прогнозирования экономических показателей. Методы механического сглаживания. При использовании этих методов производится сглаживание каждого отдельного уровня ряда с использованием фактических значений соседних с ним уровней. Для сглаживания временных рядов часто используются методы простой и взвешенной скользящей средней, экспоненциального сглаживания. Метод простой скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования.

  • На чем можно заработать большие деньги
  • Сглаживание временных рядов — это выделение основной тенденции из состава динамического ряда, который кроме нее содержит случайную составляющую.
  • Сглаживание временных рядов — Студопедия
  • Сглаживание временных рядов.
  • Отзывы тех кто заработал на бинарных опционах
  • Форекс торговля онлайн видео

Необходимость применения скользящей средней вызывается следующими обстоятельствами. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития тренд скользящие средние на графике или иного процесса из-за случайных и периодических колебаний исходных данных.

В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней.

брокера на рынке форекс

Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом на один год месяц.

В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии. Метод скользящей средней называется так потому, что при вычислении средние как бы скользят от одного периода к другому; с каждым новым шагом средняя как бы обновляется, впитывая в себя новую информацию о фактически реализуемом процессе.

Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени.

Недостатки метода

Согласно этому методу определяется количество наблюдений, входящих в интервал сглаживания. При этом используют правило: Вычисляется среднее значение наблюдений, образующих интервал сглаживания, которое одновременно является сглаживающим значением уровня, находящегося в центре интервала сглаживания, сглаживание временных рядов методом скользящего среднего условии, что m - нечетное число, по сглаживание временных рядов методом скользящего среднего При нечетном m значение параметра значение параметра p вычисляют следующим образом: Затем снова производят сдвиг.

Дата добавления: Суть различных приемов сглаживания сводится к замене фактических уровней временного ряда расчетными уровнями, которые подвержены колебаниям в меньшей степени. Это способствует более четкому проявлению тенденции развития. Иногда сглаживание применяют как предварительный этап перед использованием других методов выделения тенденции Скользящие средние позволяют сгладить как случайные, так и периодические колебания, выявить имеющуюся тенденцию в развитии процесса, и поэтому, являются важным инструментом при фильтрации компонент временного ряда.

Процедура продолжается до тех пор, пока в интервал сглаживания не войдет последнее наблюдение временного ряда. Недостатком метода является невключение в процедуру сглаживания первых и последних p наблюдений временного ряда. Метод простой скользящей средней возможно использовать, если графическое изображение ряда напоминает прямую линию.

Экспоненциальное сглаживание

В этом случае не искажается динамика развития исследуемого процесса. Однако когда тренд выравниваемого ряда имеет изгибы и к тому же желательно сохранить мелкие волны, использовать для сглаживания ряда метод простой скользящей средней нецелесообразно, поскольку при этом: Последнее имеет место в случаях, когда интервал сглаживания в полтора раза превышает длину волны. Таким образом, если развитие процесса носит нелинейный характер, то применение метода простой скользящей средней может привести к значительным искажениям исследуемого процесса.

В таких случаях более надежным является использование других методов сглаживания, например, метода взвешенной скользящей средней.

  • Сглаживание временного ряда
  • Зарабатываем деньги в нете