13229,412840928,152993772,6282765865,402898493,012803396,782788656,1292320158,002840659,512561777,392367007,81102988544,152855447,972775160,772926390,52112825824,582852485,632800492,682835881,17122383298,932805566,962591895,802428557,152013 132704149,252795425,192648022,532676590,04143654100,002881292,673151061,263556349,00153301459,452923309,353226260,363326948,41163001215,152931099,933113737,753033788,48173012013,322939191,173062875,043014189,94182501495,232895421,572782185,132552764,70192759648,112881844,232770916,622738959,77203301459,002923805,713036187,813245209,08213558458,242987270,963297323,033527133,32222948400,112983383,873122861,573006273,43232849657,852970011,272986259,712865319,41243893690.293062379,173439975,003790853,20
При малій величині А=0,1 згладжені значення St після цього року у великій мірі розходяться з фактичними рівнями вихідного ряду. У загальному випадку згладжування при малих А слабо реагує на подібні скачки або поворотні точки.
Велика константа А=0,9 дає набагато менший згладжує ефект, однак згладжені значення більшою мірою слід фактичним значенням по всій довжині вихідного тимчасового ряд. Це підтверджує той факт, що використовувати великі константи слід для рядів, що містять незначну нерегулярну компоненту.
При використанні результатів експоненціального згладжування для прогнозування слід вважати, що Уt=St - 1.
Проробимо процедуру при А=0,1 і при А=0,9 і обчислимо залишки на кожен період. Всі результати зведемо в таблицю 3.2.3.
Таблиця 3.2.3
Прогнозні значення оборотного капіталу на ЗАТ «Трак ГЛАСС РУС» за період 2014-2015 рр.., отримані методом простого експоненціального згладжування (А=0,1 і А=0,9) в тис. руб.
tYtУt (A=0,1) Et=Yt-УtУt (A=0,9)Et=Yt-Уt13105213,123105213,120,003105213,120,0022795459,113074237,72-278778,612826434,51-30975,4032507548,283017568,78-510020,502539436,90-31888,6242585858,552974397,75-388539,202581216,394642,1752304587,562907416,73-602829,172332250,44-27662,8862852147,992901889,86-49741,872800158,2451989,7673015285,332913229,41102055,922993772,6221512,7182765865,402898493,01-132627,612788656,12-22790,7292320158,002840659,51-520501,512367007,81-46849,81102988544,152855447,97133096,182926390,5262153,63112825824,582852485,63-26661,052835881,17-10056,59122383298,932805566,96-422268,032428557,15-45258,22132704149,252795425,19-91275,942676590,0427559,21143654100,002881292,67772807,333556349,0097751,00153301459,452923309,35378150,103326948,41-25488,95163001215,152931099,9370115,223033788,48-32573,33173012013,322939191,1772821,153014189,94-2177,62182501495,232895421,57-393926,342552764,70-51269,47192759648,112881844,23-122196,122738959,7720688,34203301459,002923805,71377653,303245209,0856249,92213558458,242987270,96571187,283527133,3231324,92222948400,112983383,87-34983,763006273,43-57873,32232849657,852970011,27-120353,422865319,41-15661,56243893690.293062379,17831311,123790853,20102837,09
Графіком прогнозних значень Yt буде графік згладжених значень St (А=0,1), представлений на рис. 3.2.1.
Просте експоненціальне згладжування дає хороші результати для стаціонарних часових рядів. Модель експоненціального згладжування побудована за наступним принципом: прогноз на період t + 1 дорівнює прогнозом на попередній період t плюс помилка прогнозу на період...
