Gleitende gleitende Durchschnittsglättung

Wirtschaftswissenschaftler verwenden eine einfache Glättungstechnik, die als „gleitender Durchschnitt“ bezeichnet wird, um den zugrunde liegenden Trend in den Wohnungsgenehmigungen und anderen volatilen Daten zu bestimmen. Ein gleitender Durchschnitt glättet eine Serie, indem die monatlichen Datenpunkte in längere Zeiteinheiten konsolidiert werden - nämlich durchschnittlich mehrere Monate Daten.

1. Was ist der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und geglättetem gleitendem Durchschnitt?
2. Wie berechnen Sie geglätteten gleitenden Durchschnitt??
3. Welches ist ein besserer gleitender Durchschnitt oder eine exponentielle Glättung?
4. Warum werden für die Prognose gleitende Durchschnittstechniken verwendet??

Was ist der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und geglättetem glattem Durchschnitt?

Auch in einem einfachen gleitenden Durchschnitt werden die ältesten Preisdaten aus dem gleitenden Durchschnitt entfernt, da der Berechnung ein neuer Preis hinzugefügt wird. Der geglättete gleitende Durchschnitt verwendet einen länger.

Wie berechnen Sie geglätteten gleitenden Durchschnitt??

Der geglättete gleitende Durchschnitt zeigt Daten für einen bestimmten Zeitraum an (n). Die Formel zur Berechnung dieses Durchschnitts lautet wie folgt: SMMA (i) = (Summe (I-1)-SMMA (I-1) Eingabe (i))/n, wobei die erste Periode ein einfacher gleitender Durchschnitt ist. Siehe auch einfacher gleitender Durchschnitt.

Welches ist ein besserer gleitender Durchschnitt oder eine exponentielle Glättung?

Für ein bestimmtes Durchschnittsalter (i.e., Die Menge an Verzögerung), die einfache Prognose für exponentielle Glättung (SES) ist der Prognose für den einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) etwas überlegen, da sie die jüngste Beobachtung relativ mehr Gewicht legt-ich.e., Es ist etwas "reaktionsschnell" für Veränderungen in der jüngeren Vergangenheit.

Warum werden für die Prognose gleitende Durchschnittstechniken verwendet??

Umzugs Durchschnittswerte: Das Bewegen von Durchschnittswerten gehört zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges "weißes Rauschen" aus den Daten zu filtern, die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte Informationskomponenten zu betonen, die in den Zeitreihen enthalten sind.