Прогнозирование на основе метода экспоненциального сглаживания. Пример решения задачи
Экспоненциальное сглаживание – более сложный метод взвешенного среднего. Каждый новый прогноз основан на предыдущем прогнозе плюс процент разницы между этим прогнозом и фактическим значением ряда в этой точке.
F t = F t -1 + (A t -1 - F t -1) (2)
Где: F t – прогноз для периода t
F t -1 – прогноз для периода t-1
– сглаживающая константа
A t - 1 – фактический спрос или продажи для периода t-1
Константа сглаживания представляет собой процент от ошибки прогноза. Каждый новый прогноз равен предыдущему прогнозу плюс процент от предыдущей ошибки.
Чувствительность корректировки прогноза к ошибке определена константой сглаживания , чем ближе её значение к 0 , тем медленнее прогноз будет приспосабливаться к ошибкам прогноза (т.е. тем больше степень сглаживания). Наоборот, чем ближе значение к 1,0 , тем выше чувствительность и меньше сглаживание.
Выбор константы сглаживания – в основном вопрос свободного выбора или метода проб и ошибок. Цель состоит в том, чтобы выбрать такую константу сглаживания, чтобы, с одной стороны, прогноз остался достаточно чувствительным к реальным изменениям данных временного ряда, а с другой – хорошо сглаживал скачки, вызванные случайными факторами. Обычно используемые значения находятся в диапазоне от 0,05 до 0,50.
Экспоненциальное сглаживание – один из наиболее широко используемых методов прогнозирования, частично из – за минимальных требований по хранению данных и легкости вычисления, а частично из-за той лёгкости, с которой система коэффициентов значимости может быть изменена простым изменением значения .
Таблица 3. Экспоненциальное сглаживание
| Период | Фактический спрос | α= 0,1 | α = 0,4 | ||
| прогноз | ошибка | прогноз | ошибка | ||
| 10 000 | - | - | - | - | |
| 11 200 | 10 000 | 11 200-10 000=1 200 | 10 000 | 11 200-10 000=1 200 | |
| 11 500 | 10 000+0,1(11 200-10 000)=10 120 | 11 500-10 120=1 380 | 10 000+0,4(11 200-10 000)=10 480 | 11 500-10 480=1 020 | |
| 13 200 | 10 120+0,1(11 500-10 120)=10 258 | 13 200-10 258=2 942 | 10 480+0,4(11 500-10 480)=10 888 | 13 200-10 888=2 312 | |
| 14 500 | 10 258+0,1(13 200-10 258)=10 552 | 14 500-10 552=3 948 | 10 888+0,4(13 200-10 888)=11 813 | 14 500-11 813=2 687 | |
| - | 10 552+0,1(14 500-10 552)=10 947 | - | 11 813+0,4(14 500-11 813)=12 888 | - |
Методы для тенденции
Существует два важных метода, которые можно использовать для разработки прогнозов, когда присутствует тенденция. Один из них предполагает использование уравнения тенденции; другой – расширение экспоненциального сглаживания.
Уравнение тенденции:
Линейное уравнение тенденции имеет следующий вид:
Y t = a + δ∙ t (3)
Где: t – определённое число периодов времени от t= 0 ;
Y t – прогноз периода t ;
α – значение Y t при t=0
δ – наклон линии.
Коэффициенты прямой α и δ , могут быть вычислены из статистических данных за определённый период, с использованием следующих двух уравнений:
δ=
, (4)
α = , (5)
Где: n – число периодов,
y – значение временного ряда
Таблица 3. Уровень тенденции.
| Период (t) | Год | Уровень продаж (y) | t∙y | t 2 | |
| 10 000 | 10 000 | ||||
| 11 200 | 22 400 | ||||
| 11 500 | 34 500 | ||||
| 13 200 | 52 800 | ||||
| 14 500 | 72 500 | ||||
| Итого: | - | 60 400 | 192 200 |
Вычислим коэффициенты линии тенденции:
δ=
Таким образом, линия тенденции Y t = α + δ ∙ t
В нашем случае, Y t = 43 900+1 100 ∙t ,
Где t = 0 для периода 0.
Составим уравнение для периода 6 (2015 год) и 7 (2016 год):
– прогноз на 2015 год.
Y 7 = 43 900+1 100*7= 51 600
Построим график:
Экспоненциальное сглаживание тенденций
Разновидность простого экспоненциального сглаживания может использоваться, когда временной ряд выявляет тенденцию. Эта разновидность называется экспоненциальным сглаживание, учитывающим тенденцию или, иногда, двойным сглаживанием. Оно отличается от простого экспоненциального сглаживания, которое используется только тогда, когда данные изменяются вокруг некоторого среднего значения или имеют скачкообразные или постепенные изменения.
Если ряд выявляет тенденцию и при этом используется простое экспоненциальное сглаживание, то все прогнозы будут запаздывать по отношению к тенденции. Например, если данные увеличиваются, то каждый прогноз будет занижен. Наоборот, уменьшение данных даёт завышенный прогноз. Графическое отображение данных может показать, когда двойное сглаживание будет предпочтительнее, чем простое.
Скорректированный тенденцией прогноз (TAF) состоит из двух элементов: сглаженной ошибки и фактора тенденции.
TAF t +1 = S t + T t , (6)
Где: S t – сглаженный прогноз;
T t – оценка текущей тенденции
И S t = TAF t + α 1 (A t - TAF t) , (7)
T t = T t-1 + α 2 (TAF t –TAF t-1 – T t-1) (8)
Где α 1 , α 2 – сглаживающие константы.
Чтобы использовать этот метод, нужно выбрать значения α 1 , α 2 (обычным путём подбора) и сделать начальный прогноз и оценку тенденций.
Таблица 4. Экспоненциальное сглаживание тенденции.
Сервис позволит провести сглаживание временного ряда y t экспоненциальным методом, т.е. простроить модель Брауна (см. пример).
Инструкция . Укажите количество данных (количество строк), нажмите Далее. Полученное решение сохраняется в файле Word .
Особенность метода экспоненциального сглаживания заключается в том, что в процедуре нахождения сглаженного уровня используются значения только предшествующих уровней ряда, взятые с определенным весом, причем вес уменьшается по мере удаления его от момента времени, для которого определяется сглаженное значение уровня ряда. Если для исходного временного ряда y 1 , y 2 , y 3 ,…, y n соответствующие сглаженные значения уровней обозначить через S t , t = 1,2,...,n , то экспоненциальное сглаживание осуществляется по формуле:S t = (1-α)yt + αS t-1
В некоторых источниках приводится другая формула:
S t = αyt + (1-α)S t-1
Где α - параметр сглаживания (0 В практических задачах обработки экономических временных рядов рекомендуется (необоснованно) выбирать величину параметра сглаживания в интервале от 0.1 до 0.3 . Других точных рекомендаций для выбора оптимальной величины параметра α пока нет. В отдельных случаях предлагается определять величину α исходя их длины сглаживаемого ряда: α = 2/(n+1).
Что касается начального параметра S 0 , то в задачах его берут или равным значению первого уровня ряда у 1 , или равным средней арифметической нескольких первых членов ряда.
Если при подходе к правому концу временного ряда сглаженные этим методом значения при выбранном параметре α начинают значительно отличаться от соответствующих значений исходного ряда, необходимо перейти на другой параметр сглаживания. Достоинством этого метода является то, что при сглаживании не теряются ни начальные, ни конечные уровни сглаживаемого временного ряда.
Сглаживание экспоненциальным методом в Excel
Для вычисления каждого прогноза MS Excel использует отдельную, но алгебраически эквивалентную формулу. Оба компонента – данные предыдущего наблюдения и предыдущий прогноз – каждого прогноза умножаются на коэффициент, отображающий вклад данного компонента в текущий прогноз.Активизировать средство Экспоненциальное сглаживание можно, выбрав команду Сервис/Анализ данных после загрузки надстройки Пакет анализа ().
Пример
. Проверить ряд на наличие выбросов методом Ирвина, сгладить методом экспоненциального сглаживания (α = 0.1).
В качестве S 0 берем среднее арифметическое первых 3 значения ряда.
S 0 = (50 + 56 + 46)/3 = 50.67
| t | y | S t | Формула |
| 1 | 50 | 50.07 | (1 - 0.1)*50 + 0.1*50.67 |
| 2 | 56 | 55.41 | (1 - 0.1)*56 + 0.1*50.07 |
| 3 | 46 | 46.94 | (1 - 0.1)*46 + 0.1*55.41 |
| 4 | 48 | 47.89 | (1 - 0.1)*48 + 0.1*46.94 |
| 5 | 49 | 48.89 | (1 - 0.1)*49 + 0.1*47.89 |
| 6 | 46 | 46.29 | (1 - 0.1)*46 + 0.1*48.89 |
| 7 | 48 | 47.83 | (1 - 0.1)*48 + 0.1*46.29 |
| 8 | 47 | 47.08 | (1 - 0.1)*47 + 0.1*47.83 |
| 9 | 47 | 47.01 | (1 - 0.1)*47 + 0.1*47.08 |
| 10 | 49 | 48.8 | (1 - 0.1)*49 + 0.1*47.01 |
Экстраполяция - это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций, закономерностей, связей на будущее развитие объекта прогнозирования. К методам экстраполяции относятся метод скользящей средней, метод экспоненциального сглаживания, метод наименьших квадратов.
Метод экспоненциального сглаживания наиболее эффективен при разработке среднесрочных прогнозов. Он приемлем при прогнозировании только на один период вперед. Его основные достоинства простота процедуры вычислений и возможность учета весов исходной информации. Рабочая формула метода экспоненциального сглаживания:
При прогнозировании данным методом возникает два затруднения:
- выбор значения параметра сглаживания α;
- определение начального значения Uo.
От величины α зависит , как быстро снижается вес влияния предшествующих наблюдений. Чем больше α, тем меньше сказывается влияние предшествующих лет. Если значение α близко к единице, то это приводит к учету при прогнозе в основном влияния лишь последних наблюдений. Если значение α близко к нулю, то веса, по которым взвешиваются уровни временного ряда, убывают медленно, т.е. при прогнозе учитываются все (или почти все) прошлые наблюдения.
Таким образом, если есть уверенность, что начальные условия, на основании которых разрабатывается прогноз, достоверны, следует использовать небольшую величину параметра сглаживания (α→0). Когда параметр сглаживания мал, то исследуемая функция ведет себя как средняя из большого числа прошлых уровней. Если нет достаточной уверенности в начальных условиях прогнозирования, то следует использовать большую величину α, что приведет к учету при прогнозе в основном влияния последних наблюдений.
Точного метода для выбора оптимальной величины параметра сглаживания α нет. В отдельных случаях автор данного метода профессор Браун предлагал определять величину α, исходя из длины интервала сглаживания. При этом α вычисляется по формуле:
где n – число наблюдений, входящих в интервал сглаживания.
Задача выбора Uo (экспоненциально взвешенного среднего начального) решается следующими способами:
- если есть данные о развитии явления в прошлом, то можно воспользоваться средней арифметической и приравнять к ней Uo;
- если таких сведений нет, то в качестве Uo используют исходное первое значение базы прогноза У1.
Также можно воспользоваться экспертными оценками.
Отметим, что при изучении экономических временных рядов и прогнозировании экономических процессов метод экспоненциального сглаживания не всегда «срабатывает». Это обусловлено тем, что экономические временные ряды бывают слишком короткими (15-20 наблюдений), и в случае, когда темпы роста и прироста велики, данный метод не «успевает» отразить все изменения.
Пример применения метода экспоненциального сглаживания для разработки прогноза
Задача . Имеются данные, характеризующие уровень безработицы в регионе, %
- Постройте прогноз уровня безработицы в регионе на ноябрь, декабрь, январь месяцы, используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.
- Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.
- Сравните полученные результаты, сделайте выводы.
Решение методом экспоненциального сглаживания
1) Определяем значение параметра сглаживания по формуле:
где n – число наблюдений, входящих в интервал сглаживания. α = 2/ (10+1) = 0,2
2) Определяем начальное значение Uo двумя способами:
І способ (средняя арифметическая) Uo = (2,99 + 2,66 + 2,63 + 2,56 + 2,40 + 2,22 + 1,97 + 1,72 + 1,56 + 1,42)/10 = 22,13/10 = 2,21
II способ (принимаем первое значение базы прогноза) Uo = 2,99
3) Рассчитываем экспоненциально взвешенную среднюю для каждого периода, используя формулу
где t – период, предшествующий прогнозному; t+1 – прогнозный период; Ut+1 - прогнозируемый показатель; α - параметр сглаживания; Уt - фактическое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному; Ut - экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.
Например:
Uфев = 2,99*0,2 +(1-0,2) * 2,21 = 2,37 (І способ)
Uмарт = 2,66*0,2+(1-0,2) * 2,37 = 2,43 (І способ) и т.д.
Uфев = 2,99*0,2 +(1-0,2) * 2,99 = 2,99 (II способ)
Uмарт = 2,66*0,2+(1-0,2) * 2,99 = 2,92 (II способ)
Uапр = 2,63*0,2+(1-0,2) * 2,92 = 2,86 (II способ) и т.д.
4) По этой же формуле вычисляем прогнозное значение
Uноябрь= 1,42*0,2+(1-0,2) * 2,08 = 1,95 (І способ)
Uноябрь= 1,42*0,2+(1-0,2) * 2,18 = 2,03 (ІІ способ)
Результаты заносим в таблицу.
5) Рассчитываем среднюю относительную ошибку по формуле:
ε = 209,58/10 = 20,96% (І способ)
ε = 255,63/10 = 25,56% (ІІ способ)
В каждом случае точность прогноза является удовлетворительной поскольку средняя относительная ошибка попадает в пределы 20-50%.
Решив данную задачу методами скользящей средней и наименьших квадратов , сделаем выводы.
Выявление и анализ тенденции временного ряда часто производится с помощью его выравнивания или сглаживания. Экспоненциальное сглаживание - один из простейших и распространенных приемов выравнивания ряда. Экспоненциальное сглаживание можно представить как фильтр, на вход которого последовательно поступают члены исходного ряда, а на выходе формируются текущие значения экспоненциальной средней.
Пусть - временной ряд.
Экспоненциальное сглаживание ряда осуществляется по рекуррентной формуле: , .
Чем меньше α, тем в большей степени фильтруются, подавляются колебания исходного ряда и шума.
Если последовательно использовать рекуррентное это соотношение, то экспоненциальную среднюю можно выразить через значения временного ряда X.
Если к моменту начала сглаживания существуют более ранние данные, то в качестве начального значения можно использовать арифметическую среднюю всех имеющихся данных или какой-то их части.
После появления работ Р. Брауна экспоненциальное сглаживание часто используется для решения задачи краткосрочного прогнозирования временных рядов.
Постановка задачи
Пусть задан временной ряд: .
Необходимо решить задачу прогнозирования временного ряда, т.е. найти
Горизонт прогнозирования, необходимо, чтобы
Для того, чтобы учитывать устаревание данных, введем невозрастающую последовательность весов , тогда
Модель Брауна
Предположим, что D - невелико (краткосрочный прогноз), то для решения такой задачи используют модель Брауна .
Если рассматривать прогноз на 1 шаг вперед, то - погрешность этого прогноза, а новый прогноз получается в результате корректировки предыдущего прогноза с учетом его ошибки - суть адаптации.
При краткосрочном прогнозировании желательно как можно быстрее отразить новые изменения и в то же время как можно лучше «очистить» ряд от случайных колебаний. Т.о. следует увеличивать вес более свежих наблюдений: .
С другой стороны, для сглаживания случайных отклонений, α нужно уменьшить: .
Т.о. эти два требования находятся в противоречии. Поиск компромиссного значения α составляет задачу оптимизации модели. Обычно, α берут из интервала (0,1/3).
Примеры
Работа экспоненциального сглаживания при α=0.2 на данных ежемесячных отчетов по продажам иностранной автомобильной марки в России за период с января 2007 по октябрь 2008. Отметим резкие падения в январе и феврале, когда продажи традиционно снижаются и повышения в начале лета.
Проблемы
Модель работает только при небольшом горизонте прогнозирования. Не учитываются тренд и сезонные изменения. Чтобы учесть их влияние, предлагается использовать модели: Хольта (учитывается линейный тренд) Хольта-Уинтерса (мультипликативные экспоненциальный тренд и сезонность), Тейла-Вейджа (аддетивные линейный тренд и сезонность).