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时间序列分析—移动平均法

时间序列分析—移动平均法

作者: 冬季男孩 | 来源:发表于2021-03-08 13:42 被阅读0次

移动平均法：

Method1：简单移动平均

近N期序列值的平均值作为未来各期的预测结果。
N的取值范围： 5 ≤ N ≤ 200
只适用于近期预测，且数据发展趋势不大
误差计算:
s^2=\displaystyle \sum^{N}_{n}(y_t^1-y_t)^2/(N-n)
其中，N为实际量，n表示n次移动平均，取标准误差较小的作为移动平均的次数和最后的预测值。

Method2：加权移动平均

根据数据的重要性添加权数，w为权重(近期的权重大，远期的权重小)，则预测公式为：
PV={(w_1y_1+w_2y_2+w_3y_3+...+w_ny_{t-N+1})}\div {(w_1+w_2+w_3+...+w_n)}
若预测值偏低，可修正，方法为：
计算相对误差：(Y_t-PV)/Y_t
计算总相对误差：Total=1-\displaystyle \sum{y_t^1}/\displaystyle \sum{y_t}
修正后的预测值：Y_N=PV/1-Total

Method3：趋势移动平均

多次简单移动平均：
已知前t项，预测t+1项的值
Y_{t+1}=b_t*(t+1)+a_t
其中：a_t=2M_t^1-Mt^2
b_t=(2/N-1)*(M_t^1-Mt^2)
N：N项移动平均

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