Модель Хольта-Уинтерса
Материал из MachineLearning.
|
Многие продукты имеют тенденцию роста или падения продаж, особенно когда они производятся впервые или когда появляются конкурирующие товары. Для некоторых продуктов существенны сезонные изменения уровня продаж. Поэтому целесообразно в прогностических моделях учитывать конкретный характер тенденции и сезонных колебаний. На основе модели Хольта Уинтерс (Winters) создал свою прогностическую модель которая учитывает экспоненциальный трендаи аддитивную сезонности.
Определение
Пусть задан временной ряд: .
Необходимо решить задачу прогнозирования временного ряда.
;
;
;
где s - период сезонности, - сезонный профиль, - параметр тренда, - параметр прогноза, очищенный от влияния тренда и сезонности.
Оптимальные параметры Уинтерс предлагает находить экспериментальным путем. Предполагалось использовать один набор весов для широкого класса продуктов. При этом использовались данные (за 5—7 лет): о продажах кухонной утвари, о продажах краски, о котлованах для изготовленных заводским способом сооружений и т.п. Первая часть данных (2—3 года) использовалась для построения модели, а на основе остальных данных проверялась точность прогнозирования.
Литература
Лукашин Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. — М.: Финансы и статистика, 2003.
Ссылки
Модель Брауна — экспоненциальное сглаживание.
Модель Хольта — учитываются линейный тренд без сезонности.
Модель Тейла-Вейджа — учитываются аддитивный тренд и сезонность.