Экспоненциальное сглаживание

Рассмотрим анализ временных рядов на практике. Наша цель: построение модели и определения краткосрочного прогноза. Анализ с помощью АРПСС требует предварительной работы по идентификации модели. Требуются эксперименты, чтобы найти удовлетворительную модель. Часто цель АРПСС состоит не только в построении прогноза, но и в объяснение природы модели (интерпретация числа и типов параметров). В этих случаях экспоненциальное сглаживание является альтернативной, более легкой процедурой, дающей прогноз сопоставимого качества.

На графиках прогнозов представлено наиболее вероятное поведение ряда и допустимые интервалы, в которых ряд будет лежать с вероятностью 90%. Также эти данные представлены в таблицах прогнозов. Это позволяет сделать выводы, не только об ожидаемом значении, но и о максимально и минимально возможном. Исходя из этих данных, компания может распланировать деятельность в соответствии со своей политикой.

Методы STATISTICA Visual Basic позволяют автоматически найти нужный прогноз с нужной степенью точности простым методом перебора, не зная заранее природу модели. Это позволяет строить прогнозы "с нуля" - без каких либо подготовительных анализов и не обладая обширными знаниями в теории математической статистики.

Программа вычисляет практически все используемые описательные статистики общего характера: медиану, моду, квартили, заданные пользователем процентили, среднее значение и стандартное отклонение, квартильный размах, доверительные интервалы для среднего, асимметрию и эксцесс, и так далее.

Для достижения нашей цели используем модели экспоненциального сглаживания и ARIMA модели, реализованные в программе STATISTICA. В качестве исходных данных взят временной ряд: количество страховых полисов РСТК, продаваемых компанией (данные компании «Приморское агентство авиационных компаний»). Данные представлены подекадно с января 2010 по октябрь 2011 года. (Таблица 1)

Таблица 1