指数平滑法モデル

指数平滑法のモデルは、直観的で柔軟性と拡張性のある予測モデルの広範囲なクラスです。

このクラスのメンバーには、以前のレベルと現在のショックの線形結合として将来を予測する、単純な単一パラメータのモデルが含まれます。拡張機能には、線形または非線形の傾向、傾向減衰、単純または複雑な季節性、関連シリーズ、予測方程式での様々な非線形性、および不規則な時系列の扱いに関するパラメータなどを含めることができます。

指数平滑法では、系列は過去に無限に続きますが、将来に対する過去の影響は平滑に指数関数的な速さで減衰すると仮定しています。減衰の平滑さの割合は、1つ以上の平滑化定数によって表現されます。平滑化定数は、モデルによって推定されるパラメータです。この仮定は、等価の再帰的定式化を使用することで現実のデータのモデリングにとって実用的なものになります。これは、過去の履歴に基づいた現在のレベルの推定値と、その推定値に対して現在の状況にのみ依存するショックに関してのみ表現されます。この手順には、最初の観測の直前の期間に対する推定が必要なり、それによって過去の履歴のすべてをカプセル化します。この最初の観測値は、モデリング手順によって値が推定された追加のモデル・パラメータです。

傾向や季節性の拡張機能などのESM構成要素には、加算または乗算の形式を使用できます。より単純な加算モデルでは、ショック、傾向、季節性は再帰的定式化において線形効果と見なされます。