Unterschiede Zwischen Gleitenden Mittleren Und Exponentiellen Glättungsmodellen

Eine Prognose, die in vergangenen Perioden durchgeführt wird, für die auch eine aktuelle Historie vorhanden ist. Das System berechnet die Prognosegenauigkeitsmessungen durch Vergleich der Differenzen zwischen den Istwerten und den Ex-post-Werten. Wenn mehr historische Werte verfügbar sind, als das System das Modell initialisieren muss, wird eine Ex-post-Prognose automatisch wie folgt durchgeführt: Die historischen Werte werden in zwei Gruppen unterteilt: Die erste Gruppe mit den älteren Werten wird für die Initialisierung der neueren verwendet Werte der zweiten Gruppe werden für die Durchführung einer Ex-post-Prognose verwendet (siehe nachstehende Abbildung). Der Grundwert, der Trendwert, der saisonale Index und die mittlere absolute Abweichung (MAD) werden in jeder Ex-post-Periode modifiziert. Diese Werte werden verwendet, um die Prognoseergebnisse zukünftig zu berechnen. Das System berechnet die Fehlersumme im Ex-post-Horizont. Die Summe der Fehler ist die Summe der Differenzen zwischen den tatsächlichen (historischen) Werten und den geplanten Werten (in diesem Fall den Ex-post-Prognosen). Die Ergebnisse der Ex-post-Prognose werden in der hierzu im Customizing vordefinierten Kennzahl gespeichert. Weitere Punkte, die im Zusammenhang mit der Ex-post-Prognose zu berücksichtigen sind, sind: Es ist nicht möglich, die Länge der Initialisierungs - und Ex-post-Horizonte zu beeinflussen . Für alle Prognosestrategien außer 13, 14, 60, 70 (manuelle Korrekturphase), 80 und 94 wird eine Ex-post-Prognose durchgeführt. Weitere Informationen zur Rolle der Ex-post-Prognose in den Prognosestrategien 12 und 23 , Siehe Automatische Anpassung der Alpha Factor. Exponential Glättung Methoden der Prognose und allgemeine ARMA Zeitreihe Darstellungen quotThis kombinierte Prognoseverfahren wurde bei der Modellierung einige wirtschaftliche Datenreihe im Zusammenhang mit Bankeinlagen angewendet. Shami und Snyder 11 konzentrierten sich auf die Beziehung zwischen den exponentiellen Glättungsmethoden der Prognose und den integrierten autoregressiven gleitenden Durchschnittsmodellen, die ihnen zugrunde liegen. Sie haben die allgemeine lineare Beziehung zwischen ihren Parametern abgeleitet. Abstract Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung ABSTRACT: In diesem Papier diskutieren wir drei analytische Zeitreihen Modelle für die Auswahl der effektiver mit einer genauen Prognose Modelle, unter anderem. Wir analysieren die stochastische Realisierung unter Verwendung des (i) k-ten gleitenden Durchschnitts, (ii) des k-ten gewichteten gleitenden Durchschnitts und (iii) des k-ten exponentiellen gewichteten gleitenden Durchschnittsprozesses. Die Untersuchungsmethoden wurden für 1000 unabhängige Datensätze für fünf verschiedene Parameter mit möglichen Aufträgen p q 5 angewendet. Wir betrachten stationäre Daten () 0 d. Und nicht-stationären Daten mit ersten und zweiten Unterschieden () 1, 2d für ARIMA-Modelle. Wir betrachten kurzfristige () 50 n und langfristige, () 500 n Beobachtungen. Eine ähnliche Prognosemodelle wurde für den täglichen Schlusskurs des Aktienkurses der PALTEL-Gesellschaft in Palästina entwickelt und bewertet. Das wichtigste Ergebnis ist, dass in den meisten simulierten Datensätzen ein oder mehrere der vorgeschlagenen Modelle eine bessere Prognosegenauigkeit liefern als das klassische Modell (ARIMA). Speziell bei den meisten simulierten Datensätzen ist der zeitlich exponentiell gewichtete Moving Average auf Basis des autoregressiven integrierten Moving Average (EWMA3-ARIMA) das beste Prognosemodell unter allen anderen Modellen. Für PALTEL Stock Price ist das beste Prognosemodell der 3-fache Moving Average auf Basis des Autoregressive Integrated Moving Average (MA3-ARIMA) unter allen anderen Modellen. Volltext-Artikel Jan 2013 Samir K Safi Issam A Dawoud quotDieses kombinierte Prognoseverfahren wurde bei der Modellierung einiger ökonomischer Datenreihen im Zusammenhang mit Bankeinlagen angewandt. Shami und Snyder 11 konzentrierten sich auf die Beziehung zwischen den exponentiellen Glättungsmethoden der Prognose und den integrierten autoregressiven gleitenden Durchschnittsmodellen, die ihnen zugrunde liegen. Sie haben die allgemeine lineare Beziehung zwischen ihren Parametern abgeleitet. Artikel Jan 2013 Samir K. Safi zitiert die Innovationsform von Aoki (1987), wird die Berechnung der Wahrscheinlichkeitsfunktion für dieses Modell leichter gemacht, indem exponentielle Glättungsmethoden anstelle des Kalman-Filters verwendet werden. Es hat auch ein direkteres Äquivalenzverhältnis zum populären autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitt (ARIMA) Modelle als das traditionelle lineare Strukturmodell (Shami und Snyder, 1998). Lineare Zustandsraummodelle in der traditionellen Form (Harvey, 1985 Watson, 1986 und Clark, 1987) und die Innovationsform (Aoki, 1988 und 1993) wurden verwendet, um wirtschaftliche Zeitreihen zu charakterisieren. Zitat ZUSAMMENFASSUNG: Wir untersuchen die italienischen Inflationsraten und die Phillips-Kurve mit einer sehr langfristigen Perspektive, die die gesamte Existenz der italienischen Lira von der politischen Einigung (1861) bis zum Eintritt Italiens in die Europäische Währungsunion (Ende Von 1998). Zuerst studieren wir die Volatilität, die Beharrlichkeit und die Stationarität der italienischen Inflationsrate auf lange Sicht und über verschiedene Wechselkurssysteme, die die italienische Geldgeschichte geprägt haben. Als nächstes schätzen wir alternative Phillips-Gleichungen und untersuchen, ob Nicht-Linearitäten, Asymmetrien und strukturelle Veränderungen den Inflations-Output-Trade-off auf lange Sicht kennzeichnen. Wir erfassen die Auswirkungen von strukturellen Veränderungen und Asymmetrien auf die geschätzten Parameter des Inflations-Output-Trade-off, die teilweise auf Sub-Sample-Schätzungen und teilweise auf zeitabhängige Parameter basieren, die über den Kalman-Filter abgeschätzt werden. Schließlich untersuchen wir Kausalzusammenhänge zwischen Inflationsraten und Produktion und erweitern die Analyse auf die USA und Großbritannien für Vergleichszwecke. Die Schlussfolgerung ist, dass Italien einen konventionellen Inflations-Output-Trade-off nur in Zeiten der niedrigen Inflation und stabile Aggregatversorgung erlebt hat. Artikel Jan 2002 Roland G. Shami Catherine S. Forbes