Прогнозирование на основе сглаживания
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).