时间序列的指数平滑预测技术
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时间序列的指数平滑预测
技术
Prepared on 22 November 2020
第五章 时间序列的指数平滑预测技术
本章重点内容:常数模型的指数平滑法的基本公式与预测方程,初值对预测值的影响及其选择,基本公式的误差校正式,霍尔特指数平滑法,布朗二次指数平滑法,布朗适应性平滑法,各种平滑法之间的关系,比例模型的指数平滑法。
常用模型的指数平滑法
5.1.1基本公式与预测方程
利用时间序列前t 期的观察值x 1 , x 2 ,…, x t 预测第t +1期的值x t +1时,设赋予第i 期的权重为w t +1-I (i=1,2…t), w 1>w 2 >… >w t ,计算诸观察值的加权平均:
并取第t+1期预测值为 这就是所谓加权平均法。加权平均法的缺点:
(1)权重不易确定
(2)要记忆的数据太多
(3)计算较繁权重不易确定
自动取权重的方法:自当前期向前,各期权重按指数规律下降,即第t 期,第t-1期…的权重依次为
由上式看出,为使计算方便,使权数之和等于1。我们使这一条件当t 趋近∞时成立,即使得
各期权重依次为
上述办法显然解决了自动选权重的问题,但尚未克服记忆数据多和计算繁两个缺点。为此,我们考虑t 充分大时的情形,这时得到:
将滞后一期拿出:
得到即:
上式称为指数平滑法的基本公式,这个公式是用递推公式给出的,α叫做平滑常数,0 <α<1,其值可由预测者任意指定。T t 称为T 的(实际上也是t
...t ...t t t x x x W ωωωωωω+++++-+=
211
121t
t W x ˆ=+1)
10,0,...(,,2<<>βααβαβα1
2=+++...αβαβα +-+-+=--221)1()1(t t t t x x x T ααααα...
t t t t x )(x )(x T +-+-+=----32
21111αααααt
t
t x T T αα=---1
)1(1
)1(--+=t t t T x T αα
x 的)第t 期的指数平滑值。指数平滑法的预测方程是:即把第t 期的指数平
滑值作为第t+1期的预测值。指数平滑法的基本做法用公式的形式表述出来
就是:
新的估计值=平滑常数×利用当前期资料的估计值+(1-平滑常数) ×只利用历史资料的估
计值
指数平滑法优点:既继承加权平均法重视近期数据的思想,又能克服
以上三个缺点。
例5-1 某经济变量前5期的观察值是5,6,4,6,3 取,2.0=α T 1=5进行预测。
利用公式(5-5)和(5-6)逐期计算: 解题过程:
把计算结果列入下表中:
5.1.2平滑常数对预测结果的影响
α越小,对数据的平滑能力越强,但对数据变化的敏感性越差,α
越大,对数据的平滑能力越差,但对数据变化的敏感性越强。
例5-2 时间序列前10期的观察值由表中t
x 列给出,试分别以905010.,.,.=α为平滑常数进行预测,取初值T 1=5。
经计算,把各预测值都列入表中。
αt
t t x ˆ)(x x ˆαα-+=+11t
t T x ˆ=+196
4 964258042012
5 2558062015
54233312221.x ˆ....T )(x T .x ˆ...T )(x T x ˆT ==⨯+⨯=-+===⨯+⨯=-+===αααα
5.1.3基本公式的显式形式
反复利用公式(5-5),可以得到
5.1.4初值对预测值的影响及其选择
初值只是对前若干期的预测值产生较大影响,随着t的增大,它对预测值的影响越来越小。
例5-3时间序列前12期的观察值如表中t x列所示。取,2.0
α试分别用
=
初值T1=2, T1=7进行预测。
我们对初值的选取提出以下建议:
(1)如果只有一期数据,没有任何其它任何信息,不妨取T1=x1。
(2)如果已有若干期数据了,可以取T 1为前几期数据的平均值。如果数据很多,可以用前一半数据的平均值取初值,用后一半数据平滑。
(3)如果在应用指数平滑法预测之前,已用其它方法作过预测,可把用其它方法得到的第1期的预测值作为指数平滑法的初值。
(4)对初值的选取,也可以采用专家估计的办法。(5)用逆平滑法取初值。所谓逆平滑法就是:先选定一个初值T 1,用指数平滑法逐期平滑,直到数据的最后一期;然后再用所得预测值作为初值,由后向前逐期平滑,直到第1期。用这时所得的预测值作为真正预测时正式的初值。
(5)如果数据不多,对α的选取信心不足,可以采取观望态度,也就是说,前几期预测结果暂时不要用于决策,等看到预测值可以相信的迹象时再用。
(6)如对初值的选取把握不大,开始时可选取较大的α 以减轻预测值对初值的依赖;过一段时间后,再把α的值降下来。 5.1.5基本公式的误差校正形式
下面公式称为指数平滑法的误差校正式。
或写成:
习题:
1. 下列时间序列中,哪些适合于用简单指数平滑法预测
(1) 100 110 105 103 95 97 98 100 103 105; (2) 15 16 18 23 22 28 29 35 33 38;
(3) 100 95 80 93 75 60 59 62 55 54;(4) 100 150 100 150 100 150 100 150 100 150.
2. 用简单指数平滑法对下面的时间序列进行预测,取α=,T 1=x 1,并计算MSE
3.
t
t
t
t t t t t t e T T e T T e x T ααααα+=-++=-++=----1
11
1
)1()( )1()ˆ(