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指数平滑法 (ETS) 算法

04-02 指数平滑法 (ETS) 算法 9013

FORECAST.ETS 函数

日程表 必需。 数值数据的独立数组或范围。 日程表中的日期之间必须具有一致的步骤,不能为零。 时间线不需要按 FORECAST 排序。ETS 将隐式排序以用于计算。 如果提供的时间线中无法识别常量步骤,则 Forecast.ETS 将返回#NUM! 错误。 如果时间线包含重复值,则 FORECAST。ETS 将返回#VALUE! 错误。 如果时间线和值的范围不相同,则 FORECAST。ETS 将返回#N/A 错误。

季节性 可选。 数值。 默认值 1 表示Excel自动检测季节性,并使用正的全数作为季节性模式的长度。 0 表示无季节性,这意味着预测将是线性的。 正整数将指示算法使用此长度的模式作为季节性。 对于任何其他值,为 FORECAST。ETS 将返回#NUM! 错误。

最大支持 seasonality 是8,760(一年中的小时数)。 该数字上方的任何 seasonality 将导致"# NUM ! 错误。

数据完成 可选。 虽然时间线需要数据点之间的固定步骤,但 FORECAST。ETS 最多支持 30% 的数据缺失,并会自动调整数据。0 将指示算法将缺失点视为零。 默认值 1 将计算缺少的点,即将其完成为相邻点的平均值。

聚合 可选。 虽然时间线需要数据点之间的固定步骤,但 FORECAST。ETS 将聚合具有相同时间戳的多个点。 聚合参数是一个数值,指示哪个方法用于聚合具有相同时间戳的几个值。 默认值 0 将使用 AVERAGE,而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

指数平滑预测系列算法ETS——简述

置顶 南瓜派三蔬 于 2019-09-26 18:57:36 发布 2186 收藏 5

整理自 Forecast:Principle and Practice chapter7,如有不清楚的地方,请参考原书
https://otexts.com/fpp2/ets.html 。

forecast用法示例如下:其中

整理自 Forecast:Principle and Practice chapter7,如有不清楚的地方,请参考原书 如有不清楚的地方,如有不清楚的地方,请参考原书 请参考原书https://otexts.com/fpp2/ets.html 。.

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【整理自 Forecast:Principle and Practice】 残差(Residual)在检查预测模型是否完全捕捉数据中的信息时很有用。一个好的预测方法的残差有以下特点: (1)Residual之间是无相关性的: 如果Residual之间是有相关性的,那么残差中还有信息可以用到预测中。 (2)Residual的均值为0: 如果Residual均值非0,那么预测存在偏差(bias)。 .

沃尔玛产品部门销售的时间序列分析预测 项目介绍 在该项目中,我们小组根据来自的Walmart五年单位销售数据,使用四种模型对一种Walmart产品(FOODS_3_352)进行了28天单位销售预测。 首先,我们进行了基本的数据清理和可视化,并探索了销售模式。 然后,我们应用了回归模型,ETS(误差,趋势,季节性)模型,季节性ARIMA(自回归,积分,移动平均值)模型和动态回归模型来进一步分解数据并进行预测。 最后,我们基于参数RMSE评估了预测的模型性能。 所有项目文件都包含在此仓库中 使用的工具/语言: Python(pandas, numpy) , R(forecast, ggplot, dbplyr, urca, lubricate) , Excel 请参阅我们的最终 文件描述 1. data calendar_factors.csv包含具有清洗和准备好的日历虚拟变量的目标销

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怎么理解时间序列指数平滑与分解预测?一、平滑指数平滑法(ETS算法)二、分解 一、平滑 对某些经济指标的时间序列数据来说,通常不存在明 显的趋势变动和周期变动或者存在某种长期趋势变动,但 是短期趋势经常发生变化.对于这种数据我们可以采取平 滑法。常见的平滑方法有:简单全期平均、移动平均和 指数平滑法。全期平均不考虑时间距离的长短而全部同 等的利用,移动平均只考虑部分数据并给予近期较大的 权,而指.