Скользящая средняя с сезонностью

Какие компоненты модели скользящей средней и сезонностью важно учесть для максимальной точности?

Пример расчета прогноза с помощью модели — скользящая средняя с мультипликативной сезонностью — вы можете ознакомиться в нашей статье и скачать файл Excel с пошаговым примером - Расчет прогноза продаж по методу скользящей средней в Excel

При построении прогноза временного ряда с помощью модели скользящей средней с сезонностью учитываются следующие компоненты:

1. Период скользящей - скользящая за 1 период, за 2 периода, за 3 периода...
2. Вид сезонности
3. Регулярность/частота

Какие виды трендов могут использоваться в модели для описания поведение временного ряда и прогноза?

1. 1 последний период - когда для прогноза мы опираемся на прошлый период для построения прогноза
2. средняя за 2 последних периода - когда для расчета прогноза мы используем среднюю за 2 последних периода
3. средняя за 3 последних периода - когда для расчета прогноза мы используем среднюю за 3 последних периода
4. и т.д. - в статье - Расчет прогноза продаж по методу скользящей средней в Excel - описан пример расчета для нескольких скользящих средних и логика выбора скользящей для расчета прогноза,

Какие виды сезонности можно использовать в модели прогноза в зависимости от вида временного ряда?

1. Нормированная мультипликативная сезонность очищенная от роста - Пример расчета мультипликативной сезонности в Excel
2. Нормированная аддитивная сезонность очищанная от роста - Как рассчитать аддитивную сезонность в Excel
3. Нормированная мультипликативная сезонность не очищенная от роста
4. Нормированная аддитивная сезонность не очищенная от роста
5. Мультипликативаня сезонность
6. Аддитивная сезонность
7. Модель без сезонности

Те для моделей скользящей средней может быть точнее 1 из 7 видов сезонности в зависимости от поведения временного ряда.

Также важный компонент - это частота временного ряда - данный компонент Novo Forecast PRO - учитывает автоматически для всех моделей - в том числе и для скользящей средней:

1. Если значения временного ряда не прерывны - есть в каждом периоде, то преобразований и подготовки данных не требуется - расчитываем модель прогноза с подходящим трендом: сезонностью и горизонтом тренда
2. Если значения во временном ряду не регулярны, то из нерегулярного временного ряда нужно вначале сделать регулярный, далее построить прогноз и спрогнозировать регулярность/вероятность/частоту - в зависимости от частоты каждого периода

Этот компонент очень важен для временных рядов, в которых прогнозируется отсутствие прогноза в периодах внутри цикла.

И так, для того чтобы получить прогноз с максимальной точностью с помощью скользящей средней с сезонностью вам нужно определить:

• Какой использовать период для средней,
• Какую выбрать сезонность - Аддитивная или мультипликативная сезонность,
• Нужно ли прогнозировать частоту или нет?

На данные вопросы Novo Forecast отвечает автоматически - анализируя ошибки каждой модели и определяя какую модель лучше использовать для прогноза для каждого временного ряда.

Пример расчета прогноза с помощью модели - Скользящей средней с мультипликативной сезонностью - можете познакомиться в нашей статье и скачать файл Excel с пошаговым примером - - Расчет прогноза продаж по методу скользящей средней в Excel.

Novo Forecast автоматически научится на ваших данных и построит лучший прогноз для каждого временного ряда!