Калькулятор прогноза скользящей средней
Инструкции: Вы можете использовать этот калькулятор прогнозов скользящего среднего для заданного набора данных временного ряда, предоставив набор данных и количество периодов для расчета среднего (например, для 3-месячного скользящего среднего количество периодов равно 3). Кроме того, вы можете указать, являются ли периоды данных месяцами или нет, и по желанию можете написать свои собственные имена для временных периодов в форме ниже:
Калькулятор скользящей средней
Подробнее о Прогнозы Скользящего Среднего чтобы вы могли лучше понять результат, который будет получен с помощью этого решателя. Идея скользящих средних для построения прогнозов заключается в оценке значения данных за определенный период на основе средних значений для набора данных за предыдущий месяц.
Например, если мы вычисляем 3-месячные скользящие средние (MA), то для оценки значения данных за период \(n\) мы используем следующую формулу
\[ \text{Forecast during period n} = \hat Y_n = \displaystyle \frac{Y_{n-3} + Y_{n-2} + Y_{n-1}}{3}\]
Как рассчитать скользящие средние
(1) Во-первых, вам необходимо иметь образец данных, числовые данные процесса, который вы хотите спрогнозировать. Как правило, это будет временной ряд.
(2) Затем поместите эти данные в электронную таблицу, подобную приведенной выше, упорядочив их в хронологическом порядке возрастания
(3) Стоя на временном периоде сразу после последнего, по которому у вас есть данные, вычисляете среднее значение значений за фиксированное количество периодов до того, на котором вы сейчас находитесь. Затем вы делаете то же самое для каждого периода времени до этого, убедившись, что у вас достаточно точек перед этим периодом, чтобы сделать среднее значение. Это количество периодов, используемых для усреднения, фактически определяет процесс МА.
(4) Например, когда вы фиксируете 3 периода для вычисления среднего значения, вы вычисляете трехмесячное скользящее среднее, или 3-MA.
Другие методы прогнозирования
Метод скользящих средних (MA) - один из самых простых и распространенных методов прогнозирования на основе временных рядов данных. Другими распространенными методами являются метод наивного прогнозирования , взвешенные скользящие средние , метод прогнозирования с экспоненциальным сглаживанием и метод прогнозирования линейного тренда, и это лишь некоторые из них.
