Einfache Moving Average Eviews

ETS-Exponentialglättung in EViews 8 Obwohl seit vielen Jahrzehnten ad hoc exponentielle Glättungs - (ES) - Methoden eingesetzt werden, haben die jüngsten methodischen Entwicklungen diese Modelle in einem modernen dynamischen nichtlinearen Modellrahmen eingebettet. Hyndman, Koehler, et al. (2002, A State Space Framework für die automatische Prognose unter Verwendung exponentieller Glättungsmethoden, International Journal of Forecasting, 18, 439454.) skizzieren das ETS (E rror-T rend - S easonal oder E xponen T ial S moothing) Klasse von ES-Methoden und bietet eine theoretische Grundlage für die Analyse dieser Modelle mit Hilfe von State-Space-basierten Likelihood-Berechnungen mit Unterstützung für die Modellauswahl und Berechnung der Prognose Standardfehler. Bemerkenswerterweise umfasst das ETS-Framework die Standard-ES-Modelle (z. B. Holt - und HoltWinters-Additiv und multiplikative Methoden), so dass es eine theoretische Grundlage für das war, was bisher eine Sammlung von Ad-hoc-Ansätzen war. EViews 8 bietet ETS-Exponentialglättung als eingebaute Prozedur. Nachfolgend zeigen wir ein Beispiel für die Verwendung von ETS in EViews. Um die Schätzung und Glättung mit einem ETS-Modell zu veranschaulichen, prognostizieren wir monatliche Wohnungsbeginn (HS) für den Zeitraum 1985m011988m12. Diese Daten werden im workfile hs. wf1 zur Verfügung gestellt. Wir verwenden den multiplikativen Fehler, den additiven Trend und das multiplikative saisonale Modell (M, A, M), um die Parameter anhand von Daten von 1959m011984m12 zu schätzen und für 1985m11988m12 zu glätten und zu prognostizieren. Laden Sie zuerst das Workfile, öffnen Sie die HS-Serie und wählen Sie Proc / Exponentialglättung / ETS Exponentielle Glättung. Ändern Sie die Dropdown-Menüs der Modellspezifikation auf (M, A, M), legen Sie das Schätzmuster auf 1959 1984 oder 1959m01 1984m12 fest, legen Sie den Endpunkt der Prognose auf 1988m04 fest und lassen Sie die übrigen Einstellungen auf die Standardwerte zurück. Wenn Sie auf OK klicken. EViews schätzt das ETS-Modell, zeigt die Ergebnisse an und speichert die geglätteten Ergebnisse in der HSSM-Serie im Workfile. Die Ergebnisse sind in vier Teile unterteilt. Der erste Teil der Tabelle zeigt die Einstellungen in der ETS-Prozedur, einschließlich der Stichprobe für die Schätzung und den Schätzstatus verwendet. Hier sehen wir, dass wir ein (M, A, M) Modell mit Daten von 1959 bis 1984 geschätzt haben und dass der Schätzer konvergiert, aber mit einigen Parametern an Grenzwerten. Der nächste Abschnitt der Tabelle zeigt die Glättungsparameter (,,) und Anfangszustände x 0 (l 0, b 0, s 0, s -1, s -11). Beachten Sie das Vorhandensein der Grenznullwerte für und, die darauf hinweisen, dass sich die Saison - und Trendkomponenten nicht von ihren Anfangswerten ändern. Der untere Teil der Tabellenausgabe enthält Zusammenfassungsstatistiken für das Schätzverfahren: Die meisten dieser Statistiken sind selbsterklärend. Die gemeldete Compact-Log-Likelihood ist einfach der Log-Likelihood-Wert, der keine unwesentlichen Konstanten aufweist, und wird bereitgestellt, um den Vergleich mit Ergebnissen zu erleichtern, die von anderen Quellen erhalten werden. Für Vergleichszwecke kann es nützlich sein, das ETS-Modell zu betrachten, das unter Verwendung der Modellselektion erhalten wird. Um die Modellauswahl durchzuführen, füllen Sie den Dialog wie zuvor aus, aber setzen Sie die Dropdown-Menüs der Modellspezifikation auf Auto. Beachten Sie, dass bei den Standardeinstellungen das beste Modell mit dem Akaike Information Criterion ausgewählt wird. Klicken Sie anschließend auf die Registerkarte Optionen, und legen Sie die Anzeigeoptionen fest, um die Prognose und alle Elemente der Dekomposition in Mehrfachdiagrammen anzuzeigen und um Graphen und Tabellen für die Prognose - und Wahrscheinlichkeitsvergleiche aller Modelle, die von der Modellauswahl berücksichtigt werden, zu erstellen Verfahren. Klicken Sie auf OK, um die Glättung durchzuführen. Da EViews mehrere Arten von Ausgaben für die Prozedur erzeugt, werden die Ergebnisse in einer Spule angezeigt: Im linken Ausgabefenster können Sie die Ausgabe auswählen, die Sie anzeigen möchten. Klicken Sie einfach auf die Ausgabe, die Sie anzeigen möchten, oder verwenden Sie die Bildlaufleiste auf der rechten Seite des Fensters, um von Ausgabe zu Ausgabe zu wechseln. Der Schätzausgang enthält die Spezifikation, die geschätzten Glättungs - und Anfangsparameter sowie die Statistikstatistik. Der obere Teil des Ausgangs zeigt, dass das Akaike-Informationskriterium als ETS-Modell eine (M, N, M) Spezifikation mit einer Pegelglättungsparameter-Schätzung von 0,72 und dem an der Grenze abgeschätzten Saisonparameter 0 ist. Die Zusammenfassungsstatistiken zeigen, dass diese Spezifikation dem früheren Modell (M, A, M) auf der Grundlage aller drei Informationskriterien und des durchschnittlichen quadratischen Fehlers überlegen ist, obwohl die Wahrscheinlichkeit niedriger ist und sowohl SSR als auch RMSE beides sind Im ausgewählten Modell etwas höher. Wenn Sie auf das AIC-Vergleichsdiagramm in der Spule klicken, sehen wir die Ergebnisse für alle Kandidatenmodelle: Beachten Sie, dass das ausgewählte (M, N, M) und das Originalmodell (M, A, M) zu den fünf Spezifikationen mit relativ niedrigem AIC gehören Werte. Das Prognosevergleichsdiagramm zeigt die Prognosen für die Kandidatenmodelle: Die Grafik zeigt sowohl die letzten Beobachtungen von In-Sample-Prognosen als auch die Out-of-Sample-Prognosen für jede der möglichen ETS-Spezifikationen. Darüber hinaus produzierten unsere gewählten ETS-Display-Einstellungen sowohl die Likelihood-Tabelle, die die tatsächlichen Wahrscheinlichkeits - und Akaike-Werte für jede Spezifikation enthält, als auch die Prognose-Vergleichstabelle, die eine Untermenge der in der Grafik angezeigten Werte darstellt. Zum Beispiel besteht die Wahrscheinlichkeitstabelle aus Schliesslich enthält die Spule eine Mehrfachkurve, die die tatsächlichen und prognostizierten Werte von HS über den Schätz - und Prognosezeitraum zusammen mit der Zerlegung der Reihe in die Niveau - und Saisonkomponenten enthält. Für Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Für technischen Support mailen Sie bitte Supportsviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz ein. Weitere Informationen finden Sie auf unserer About page. Forecasting von Smoothing Techniques Diese Website ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die früheren Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) / Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die jüngste Trendrichtung durch die verursachenden Faktoren unterstützt wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang ein paar Mal wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten. Wenn die Berechnung eines laufenden gleitenden Durchschnittes, die Platzierung der Durchschnitt in der mittleren Zeitspanne macht Sinn Im vorherigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Mal berechnet Perioden und platzierten sie neben Periode 3. Wir konnten den Durchschnitt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platziert haben, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden . Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine geradzahlige Anzahl von Termen mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.