Keskimääräiset liikkeet. Vaihtosuunta on ero alkuperäisissä ja tasoitetuissa tiedoissa olevien kääntöpisteiden havaitsemisessa. Tämä vaikutus on haitta, koska se aiheuttaa viiveen aikasarjojen kääntöpisteiden havaitsemisessa, erityisesti viimeisimmässä jaksossa. Symmetriset, keskitetyt liukuvat keskiarvot resistenttejä tätä vaikutusta varten. Aikasarjan lopussa ja alussa ei kuitenkaan voida käyttää symmetrisiä aikasarjoja. Aikasarjan kummassakin päässä olevien tasoitettujen arvojen laskemiseksi käytetään epäsymmetristä suodatinta, mutta ne aiheuttavat vaihevaikutuksen. Voi napsauttaa ja vetää sitä plot-alueella zoomaamaan. Voit hiirellä datapisteiden avulla nähdä todellisen arvon, joka on piirretty. Jos on legenda-ruutu, napsauta sarjan nimeä piilottaaksesi näytä niitä. Keskimääräiset keskiarvot ovat aritmeettisia keskiarvoja Peräkkäisiin sarjan kiinteän pituisiin aikajaksoihin Kun alkuperäiseen aikasarjaan sovelletaan, ne tuottavat sarjan keskiarvoja. Yleinen kaava keskiarvon M siirtokertoimien siirtämiseksi on. erage s kertoimia kutsutaan painoiksi Määrä pf 1 on liukuva keskimääräinen järjestys Liikkuvaa keskiarvoa kutsutaan keskitetyksi, jos aiemmin havaintojen määrä on yhtä suuri kuin havainnointi tulevaisuudessa, ts. jos p on yhtä suuri kuin f. alkuperäiset aikasarjat nykyisten arvojen painotettujen keskiarvojen avulla, nykyisen havainnon edeltävät havainnot ja havainnot, jotka ovat seurausta nykyisestä havainnosta. Sitä käytetään aikaisemman aikasarjan pehmentämiseen. Taulukossa esitetään Suomen ilmoittamien lentojen matkustajien määrä vuonna 2001. Samat tiedot esitetään taulukossa. Liikkuvat keskiarvotyypit. Painotusmallien perusteella voi olla liikkuvia keskiarvoja. Symmetrinen liikkuvan keskiarvon laskemiseen käytetty punnitus on symmetrinen kohdetietopisteen suhteen Symmetristen liikkuvien keskiarvojen avulla on Ei ole mahdollista saada tasoitettuja arvoja ensimmäiselle p: lle ja viimeiset p-havainnot symmetrisille liikkuville keskiarvoille p fAsymmetrisesti punnituskuvio u sed laskemiseen liukuvien keskiarvojen osalta ei ole symmetrinen kohdetietopisteen suhteen. Keskimääräiset keskiarvot voidaan luokitella myös niiden osuuteen lopullisesta arvosta. Yksinkertaiset liukuvat keskiarvot eli liikkuvat keskiarvot, joiden painot ovat samat Jos liikkuva keskiarvo on yksinkertainen kaikki havainnot edistävät yhtä paljon lopulliseen arvoon. Kaikkien yksinkertaisten liukuvien keskiarvojen on oltava symmetrisiä. Muodollisesti symmetrinen liukuva keskiarvo järjestyksessä P 2p 1 kaikki painot ovat yhtä kuin 1 P. Alla oleva kuva vertailee tasoituksen astetta soveltamalla Kolmen ja pitkän aikavälin yksinkertaiset liukuva keskiarvot äärimmäisissä havainnoissa mm. Huhtikuussa 2010 tai kesäkuussa 2011 on vähemmän vaikutusta pidempään liikkuvaan keskiarvoon kuin lyhyemmät. Ei yksinkertaisia liikkuvaa keskiarvoa, eli liukuvia keskiarvoja, joita kaikki painot eivät ole Samat Erityiset tapaukset, jotka eivät ole yksinkertaisia liikkuvia keskiarvoja, ovat positiivisia liikkuvia keskiarvoja, jotka saadaan muodostamalla yksinkertainen P-järjestysnopeus, jonka kertoimet ovat yhtä suuret kuin 1 P ja yksinkertainen keskimääräinen Q-järjestyskerroin, joiden kertoimet ovat yhtä kuin 1 Q. Asymmetriset liikkuvat keskiarvot. Liikkuvat keskiarvot. Liikkuvat keskiarvot säästävät aikasarjaa. Kun aikasarjaan sovelletaan, ne vähentävät havaittujen amplitudien määrää vaihtelee ja toimii suodattimena, joka poistaa epäsäännölliset liikkeet. Liikkuvia keskiarvoja, joilla on sopiva painotuskuvio, voidaan käyttää tiettyjen pituisten jaksojen poistamiseen aikasarjassa. X-12-ARIMA-kausittaisessa säätömenetelmässä käytetään erilaisia liikkuvia keskiarvoja Arvioida trendisuunnittelua ja kausittaista osaa. Jos kertoimien summa on yhtä kuin 1, liikkuva keskiarvo säilyttää trendin. Keskimääräiset keskiarvot ovat kaksi tärkeää oletusarvoa. Ne eivät ole vankkoja, ja ne voivat olla syvällä. Sarjan päissä ei voida tehdä vaan epäsymmetriset liikkuvat keskiarvot, jotka tuovat vaiheittaiset siirtymät ja viivytykset kääntöpisteiden havaitsemiseen. X11-menetelmässä symmetriset liikkuvat keskiarvot pl heillä on tärkeä rooli, koska he eivät ota vaiheittaista siirtymistä tasoitetuissa sarjoissa. Jotta vältettäisiin tietojen menettäminen sarjan päissä, niitä täydennetään joko ad hoc-epäsymmetrisinä liikkuvina keskiarvoina tai niitä sovelletaan ennusteiden loppuun saatettuihin sarjoihin. liukuva keskiarvo on menetelmä, jolla tasoitetaan aikasarjoja keskimäärin joko painoilla tai ilman. Kiinteä määrä peräkkäisiä termejä Keskimäärin siirtyy ajan kuluessa siten, että sarjan jokainen datapiste sisällytetään peräkkäin keskiarvoon, kun taas vanhan datapisteen keskiarvo on yleensä poistettu. Yleensä, mitä pidempi on keskimääräinen, sileämpi on tuloksena oleva sarja. Siirrettäviä keskiarvoja käytetään aikasarjojen heilahteluiden tasaamiseen tai aikasarjan komponenttien tunnistamiseen, kuten trendiin, sykliin, kausittaisiin, Jne. Liikkuva keskiarvo korvaa jokaisen aikasarjan arvon painotetulla keskiarvolla p edellisten arvojen, annetun arvon ja f: n sarjan seuraavien arvojen avulla. Jos liikkuvaa keskiarvoa sanotaan olevan m keskiarvon sanotaan olevan symmetrinen, jos se on keskitetty ja jos kunkin k: n, 2: n, k: n edeltävän arvon paino on yhtä suuri kuin k: n paino seuraavana: Liikkuvaa keskiarvoa ei ole määritelty ensimmäiset p ja viimeiset f aikasarjan arvot Näiden arvojen liukuvan keskiarvon laskemiseksi sarja on lähetettävä uudelleen ja ennustettava. Lähde Työryhmä OECD: n lyhyen aikavälin tilastotietojen työryhmän tietojen ja metatietojen esittelyä varten STESWP, Pariisi , 2004.Asiota stationarity. Hypothetically, nykyinen havainto voi olla riippuvainen kaikista aiemmista havainnoista Tällainen autoregressiivinen malli on mahdoton arvioida, koska se sisältää liikaa parametreja Jos kuitenkin xt kuten lineaarinen kaikkien viimeisten viiveiden, voidaan osoittaa, että autoregressive Malli vastaa xt kuin lineaarinen funktio vain muutamia aiempia häiriöitä Liikkuvaan keskimalliin xt: n nykyinen arvo kuvataan samanaikaisen iskuvirheen ja aikaisempien iskujen virheiden lineaariseksi funktioksi. tuloksia pidetään vakaina, jos ne ovat suhteellisen resistenttejä datapisteiden poistamiseksi tai lisäämisestä sarjan molemmissa päissä Stabiilius on yksi SA: n tulosten avainominaisuuksista Jos pienet havainnot liittävät tai viivästyttävät huomattavasti kausitasoitettua sarjaa tai arvioitua trendisuhdetta, kausitasoitettujen sarjojen tulkinta olisi epäluotettavaa. Mitkä ovat SI-suhteet. SI-suhteet ovat kausittaisen epäsäännöllisen SI-komponentin arvoja, laskettuna alkuperäisen sarjan suhdetta arvioidusta kehityksestä. Toisin sanoen SI-suhteet ovat arvioita SI-kaaviot ovat hyödyllisiä sen tutkimiseksi, aiheuttavatko lyhytaikaiset liikkeet kausittaiset tai epäsäännölliset vaihtelut. Tämä kaavio on diagnostinen työkalu, jota käytetään analysoimaan kausittaista käyttäytymistä, liikuttavien lomamuotojen, poikkeamia ja sarjan kausittaisten taukojen tunnistamista. ohjelmisto näyttää tyypillisesti seuraavat tiedot RegARIMA-mallista. Mallin valintaperusteet informat ioni-kriteerit ovat tilastollisen mallin sovituksen hyviä suhteellisuusmääriä kausittaisissa säätöohjelmissa, kun niitä käytetään RegARMIA-mallin optimaalisen järjestyksen valitsemiseen. Tiedottamisperusteita varten suositeltava malli on se, jolla on vähimmäistiedotusarvon arvo. Iteraatiossa B, taulukko B7, iterointi C Taulukko C7 ja iterointi D Taulukko D7 ja taulukko D12 Trendikokonaisuuskomponentti uutetaan kausitasoitetun sarjan estimaatista Hendersonin liikkuvien keskiarvojen avulla Henderson-suodattimen pituus valitaan X-12 automaattisesti - ARIMA kaksivaiheisessa menettelyssä. Staulukkolaskenta kausittaisen säätämisen ja eksponenttien tasauksen toteutuksessa. Se on helppo tehdä kausittaista säätöä ja sovittaa eksponentiaaliset tasoitusmallit Excelin avulla Seuraavassa olevat kuvien kuvat ja kaaviot otetaan laskentataulukosta, joka on perustettu havainnollistamaan kausittaisen sopeuttamisen ja lineaarisen eksponentiaalisen tasoituksen seuraavien Outboard M: n neljännesvuosittaisten myyntitietojen perusteella Jos haluat saada kopion itse laskentataulukkotiedostosta, napsauta tästä Lineaarisen eksponenttien tasoituksen versiota, jota täällä käytetään esittelyn tarkoituksiin, on Brownin versio, vain siksi, että se voidaan toteuttaa yhdellä kaavojen sarakkeella, ja vain yksi tasoitusvakio optimoida Yleensä on parempi käyttää Holtin versiota, jolla on erilliset tasausvakiot tasolle ja suuntaukselle. Ennusteprosessi etenee seuraavasti: i ensin tiedot on kausitasoitettu ii, kausitasoitettuihin tietoihin perustuvat ennusteet lineaarisen eksponentiaalisen tasoittaa ja iii lopuksi kausitasoitetut ennusteet arvioidaan alkuperäisen sarjan ennusteiden saamiseksi. Kausitasoitus tehdään sarakkeissa D-G. Kausitasoituksen ensimmäinen vaihe on laskea tässä sarakkeessa D suoritettu keskitetty liikkuva keskiarvo. tehdään keskimäärin kahdella yhden vuoden mittaisella keskiarvolla, jotka korvataan yhdellä aikavälillä suhteessa toisiinsa Yhdistelmää kahdesta offset-keskiarvosta pikemminkin kuin keskimääräistä keskiarvoa tarvitaan, kun kausien määrä on edes Seuraava vaihe on laskea suhdeluku liikkuvaan keskiarvoon - alkuperäisen datan jaettuna kunkin keskiarvon liukuva keskiarvo - Joka suoritetaan tässä sarakkeessa E Tätä kutsutaan myös mallin trendikeskeiseksi komponentiksi, sikäli kuin trendin ja liiketoiminnan syklien vaikutukset voidaan pitää kaiken jäljessä, kun keskiarvo on keskimäärin koko vuoden ajan. Tietenkin kuukausi kuukausittaiset muutokset, jotka eivät johdu kausivaihtelusta, voidaan määrittää monilla muilla tekijöillä, mutta 12 kuukauden keskiarvo heikentää niitä huomattavasti. Kausikohtainen arvioitu kausittainen indeksi lasketaan ensin laskemalla keskiarvot kaikista kyseisestä kausi, joka suoritetaan soluissa G3-G6 käyttäen AVERAGEIF-kaavaa. Keskimääräiset suhteet lasketaan uudelleen siten, että ne summaavat täsmälleen 100 kertaa kausien lukumäärän, tai tässä tapauksessa 400, jotka tehdään soluissa H3-H6Alla olevasta sarakkeesta F VLOOKUP-kaavoja käytetään sopivan kausittaisen indeksin arvon lisäämiseksi kunkin taulukon riviin sen vuosineljänneksen mukaan, jonka se edustaa. Keskitetty liikkuva keskiarvo ja kausitasoitettu data päätyvät näin kaltaisiksi. Huom. liikkuva keskiarvo näyttää tyypillisesti kausitasoitetun sarjan sujuvamman version, ja se on lyhyempi molemmissa päissä. Samassa Excel-tiedostossa oleva toinen taulukko näyttää lineaarisen eksponenttien tasausmallin soveltamisen kausitasoitettuihin tietoihin, jotka alkavat sarakkeessa GA-arvosta että tasoitusvakion alfa syötetään tässä ennustetun sarakkeen yläpuolelle tässä solussa H9 ja mukavuuden vuoksi sille määritetään alueen nimi Alpha Nimi on määritetty käyttämällä Insert Name Create - komentoa. LES-malli alustetaan asettamalla kaksi ensimmäistä ennustetta, jotka ovat yhtä suuret kuin kausitasoitetun sarjan ensimmäinen tosiasiallinen arvo LES-ennusteessa käytetty kaava on Brownin mallin yhden ainoan yhtälön rekursiivinen muoto. Mula syötetään soluun, joka vastaa tässä kolmatta jaksoa, solua H15 ja kopioidaan sieltä. Huomaa, että nykyisen ajanjakson LES-ennuste viittaa kahteen edelliseen havaintoon ja kahteen edeltävään ennustevirheeseen sekä alfa Siten rivin 15 ennusteiden kaava koskee vain tietoja, jotka olivat käytettävissä rivillä 14 ja aikaisemmin. Jos halusimme käyttää yksinkertaisia lineaarisen eksponenttien tasoituksen sijasta, voimme korvata SES-kaavan tässä sijasta Voisimme myös käyttää Holt s kuin Brownin LES-malli, joka edellyttäisi kahta formulaatiota, joiden avulla lasketaan ennusteessa käytetty taso ja suuntaus. Virheet lasketaan seuraavassa sarakkeessa, sarakkeessa J vähentämällä ennusteet todellisista arvoista. Neliövirhe on laskettu virheiden varianssin neliöjuurella ja keskiarvon neliöllä Tämä seuraa matemaattisesta identiteetistä MSE VARIANCE-virheet AVULLAISET virheet 2 Laskettaessa keskimääräistä ja virheiden varianssi tässä kaavassa, kaksi ensimmäistä jaksoa ei oteta huomioon, koska malli ei oikeastaan alkanut ennustaa kunnes kolmas jakso rivi 15 laskentataulukossa Optimaalinen alfa-arvo löytyy joko manuaalisesti muuttamalla alfaa, kunnes vähimmäis-RMSE on löytyy, tai muussa tapauksessa voit käyttää Solveria suorittamaan tarkan minimisoinnin Alfa-arvon, jonka Solver löytyy, tässä alpha 0 471. Tavallisesti on hyvä piirtää mallin virheet muunnetuissa yksiköissä ja myös laskea ja Piirrä niiden autokorrelaatiot yhteen kauteen asti. Tässä on kausitasoitettujen virheiden aikasarja-juoni. Virheautokorrelaatiot lasketaan CORREL-funktiolla laskemalla virheiden korrelaatiot niiden kanssa viivästettynä yhdellä tai useammalla jakajalla - yksityiskohdat esitetään taulukkolaskelmamallissa Tässä on virheen autokorrelaatioita koskeva viite ensimmäisillä viidellä viiveellä. Autokorrelaatiot viiveissä 1 - 3 ovat hyvin lähellä nollaa, mutta piikki viiveellä 4 jonka arvo on 0 35, on hieman hankalaa - se viittaa siihen, että kausivaihteluprosessi ei ole täysin onnistunut. Se on kuitenkin vain marginaalisesti merkittävää. 95 merkitsevyyskaistaa sen testaamiseksi, ovatko autokorrelaatiot merkittävästi erilaiset kuin nollat ovat karkeasti plus-tai-miinus 2 SQRT nk, jossa n on näytteen koko ja k on viivästys Tässä n on 38 ja k vaihtelee välillä 1-5, joten neliöjuuri-n-miinus-k on kaikkiaan noin 6, ja tästä syystä raja-arvot nollasta poikkeavien poikkeamien tilastollisen merkitsevyyden testaamiseksi ovat karkeasti plus-tai-miinus 2 6 tai 0 33 Jos muutat alfa-arvon käsin tässä Excel-mallissa, voit tarkkailla vaikutusta aikasarjaan ja autokorrelaatioon Virheet sekä juuri-keskiarvo-neliöllinen virhe, joka kuvataan alla. Taulukkolaskun pohjalle ennuste kaava käynnistetään tulevaisuudessa pelkästään korvaamalla ennusteet todellisista arvoista siinä pisteessä, jossa todelliset tiedot loppuu - eli wh kun tulevaisuus alkaa. Toisin sanoen kussakin solussa, jossa tuleva data-arvo tulee esiin, lisätään soluviite, joka osoittaa kyseisen ajanjakson ennusteesta. Kaikki muut kaavat yksinkertaisesti kopioidaan ylhäältä. Huomaa, että ennusteiden virheet Tulevaisuudessa kaikki lasketaan nollaksi Tämä ei tarkoita sitä, että todelliset virheet ovat nollat vaan pikemminkin heijastavat sitä tosiasiaa, että ennakoimista varten oletamme, että tulevat tiedot vastaavat ennusteita keskimäärin tuloksena olevista LES-ennusteista kausitasoitetut tiedot näyttävät tästä. Tämän alfa-arvon, joka on optimaalinen yhden jakson ajan ennusteiden mukaan, ennustettu kehitys on hieman ylöspäin, mikä heijastaa paikallista suuntausta, joka havaittiin viimeisten kahden vuoden aikana. Muissa arvoissa Alfa, voi olla hyvin erilainen trendisuunnitelma. On yleensä hyvä nähdä, mitä tapahtuu pitkän aikavälin trendisuunnitteluun, kun alfaa vaihdellaan, koska parhaana lyhytaikaiselle Erm-ennuste ei välttämättä ole paras arvo kaukana tulevaisuuden ennustamiseen. Esimerkiksi tässä saadaan tulos, joka saadaan, jos alfa-arvon manuaalisesti asetetaan 0: een. Suunniteltu pitkän aikavälin trendi on nyt negatiivinen eikä positiivinen. Pienempi alfa-arvo, malli kiinnittää aiempaa suurempaa painoarvoa nykyiseen tasoonsa ja suuntaukseensa, ja sen pitkän aikavälin ennusteet heijastavat laskusuuntausta viimeisten viiden vuoden aikana sen sijaan, että viimeaikainen noususuuntaus Tämä kaavio Kuvataan myös selvästi, kuinka malli, jolla on pienempi alfa-arvo, on hitaampi vastaamaan datan käännekohtiin ja siksi pyrkii tekemään saman merkin virheen monta kertaa peräkkäin. Sen yhden askeleen ennakoivien ennusteiden virheet ovat suuremmat keskimääräistä enemmän kuin ne, jotka oli saatu ennen RMSE: tä 34 4 pikemminkin kuin 27 4: n sijaan ja voimakkaasti positiivisesti autokorreloidut. Viive-1-autokorrelaatio 0 56 on huomattavasti suurempi kuin edellä määritelty arvo 33, tilastollisesti merkitsevä poikkeama nollasta Vaihtoehtona alfa-arvon alentamiseksi, jotta konservatiivisuutta voitaisiin lisätä pitkäaikaisiksi ennusteiksi, malliin lisätään joskus trendinvaimennuskerrointa, jotta ennustettu kehitys lakkautettaisiin muutaman jakson jälkeen. askel ennakointi - mallin rakentamisessa on LAL-ennusteiden järkiperäistäminen kertomalla ne sopivilla kausittaisilla indekseillä. Näin ollen sarakkeessa I esitetyt tasoitustulokset ovat yksinkertaisesti sarakkeessa F kausittaisten indeksien ja kausitasoitettujen LES-ennusteiden sarakkeessa H. It on suhteellisen helppo laskea luottamusväliä tämän mallin yhden askeleen etenevän ennusteen laskemiseksi ensin laskemalla RMSE-juuren keskimääräinen neliövirhe, joka on vain MSE: n neliöjuuri ja laske sitten luottamusväli kausitasoitetun ennusteen perusteella lisäämällä ja vähentämällä RMSE: n kaksi kertaa Yleisesti 95: n luottamusväli on yhtäjaksoista ennustetta varten suunnilleen yhtä suuri kuin pisteen ennuste plus-tai-miinus-kaksi kertaa Arvioitujen virheiden arvioitu standardipoikkeama olettaen, että virheen jakautuminen on normaalisti normaalia ja näytekoko on riittävän suuri, toisin sanoen 20 tai enemmän. Tässä virheiden sijaan näytteen keskihajonta on RMSE, joka on paras estimaatti standardipoikkeamasta tulevaisuuden ennustevirheitä, koska siinä otetaan huomioon myös satunnaiset vaihtelut Kausitasoitetun ennusteen luottamusrajat arvioidaan uudelleen ennusteineen kertomalla ne asianmukaisilla kausittaisilla indekseillä. Tässä tapauksessa RMSE on 27 4 ja kausitasoitettu ennuste ensimmäiselle tulevalle kaudelle 93-joulukuu on 273 2, joten kausitasoitettu 95 luottamusväli on 273 2-2 27 4 218 4 - 273 2 2 27 4 328 0 Näiden raja-arvojen kerroin joulukuuhun kausittainen indeksi 68 61 saamme alhaisemman ja ylemmän luottamusrajan 149 8 ja 225 0 noin joulukuun 93 pisteen ennusteen 187 4. Suojausrajat ennusteita enemmän kuin yksi aika eteenpäin on yleensä laaja N ennustehorisontti kasvaa johtuen epävarmuudesta tasosta ja trendistä sekä kausittaisista tekijöistä, mutta on vaikea laskea niitä yleisesti analyyttisin menetelmin. LES-ennusteiden luotettavuusrajat lasketaan sopivalla tavalla käyttämällä ARIMA-teoriaa , Mutta kausittaisten indeksien epävarmuus on toinen asia Jos haluat realistisen luottamusvälin ennusteelle useampaan kuin yhteen jaksoon, ottaen huomioon kaikki virheiden lähteet, sinun on paras käyttää empiirisiä menetelmiä esimerkiksi luottamuksen saamiseksi aikavälin kaksivaiheinen ennakointi, voit luoda toisen sarakkeen laskentataulukkoon laskemalla kaksivaiheisen ennusteen jokaiselle ajanjaksolle käynnistämällä yhden askeleen ennusteen. Laske sitten kaksivaiheisen ennusteen RMSE virheet ja käytä tätä lähtökohtana kahden askeleen etenemiselle.
No comments:
Post a Comment