Экспоненциальное сглаживание

Экспоненциальное сглаживание - это подход к сглаживанию данных временных рядов с помощью экспоненциально взвешенного скользящего среднего (EWMA). Он используется для прогнозирования уровня выпуска продукции и выявления каких-либо тенденций, сезонности или цикличности в наборе данных. Он может использоваться как для краткосрочного, так и для долгосрочного прогнозирования.

Основная идея экспоненциального сглаживания заключается в том, чтобы при расчете прогноза придать более свежим точкам данных больший вес, чем более старым. Для этого точкам данных присваиваются экспоненциально убывающие веса по мере удаления от них в последовательности значений. Первоначально самым ранним точкам данных в последовательности присваивается наименьший вес, а самым последним точкам данных в последовательности - наибольший.

Метод может использоваться для прогнозирования значений с одним параметром сглаживания для всего набора данных или с несколькими параметрами сглаживания, соответствующими различным сезонным или праздничным периодам в данных. Это позволяет алгоритму быть очень гибким при работе с данными, имеющими интересные закономерности или циклы.

Экспоненциальное сглаживание используется во многих приложениях, включая планирование запасов, прогнозирование продаж и потребительского спроса, а также разработку экономических моделей. Благодаря акценту на последних данных, оно особенно эффективно для наблюдения за тенденциями в данных, которые претерпевают быстрые изменения за короткое время. Его преимущество в том, что это относительно простая методика с четкими параметрами и разумными вычислениями, и в то же время очень эффективная.