ホルトの方法は何ですか？
質問者：ペトラス・ラニ|最終更新日：2020年1月23日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
Holtの2パラメーターモデルは、線形指数平滑化とも呼ばれ、傾向のあるデータを予測するための一般的な平滑化モデルです。 Holtのモデルには、最終的な予測を生成するために連携する3つの別々の方程式があります。この方法は、二重指数平滑法またはトレンド強調指数平滑法とも呼ばれます。
簡単に言えば、ホルトウィンターズメソッドとは何ですか？Holt - Wintersは、時系列の動作のモデルです。予測には常にモデルが必要です。Holt - Wintersは、時系列の3つの側面をモデル化する方法です。典型的な値（平均）、時間の経過に伴う勾配（傾向）、および周期的な繰り返しパターン（季節性）です。
また、なぜそれが指数平滑化と呼ばれるのかと疑問に思うかもしれません。単一移動平均では、過去の観測値に均等に重みが付けられますが、指数平滑化では、観測値が古くなるにつれて指数関数的に減少する重みが割り当てられます。言い換えれば、最近の観測は、古い観測よりも予測において比較的重要視されています。
続いて、指数平滑法とは何ですか？
指数平滑法は、指数ウィンドウ関数を使用して時系列データを平滑化するための経験則です。単純移動平均では、過去の観測値に均等に重みが付けられますが、指数関数を使用して、時間の経過とともに指数関数的に減少する重みを割り当てます。
予測の基本的なタイプは何ですか？
金融アナリストが行う予測方法には、主に4つのタイプがあります。財務予測、レポート、および運用メトリックトラッキングを実行し、財務データを分析し、将来の収益を予測するために使用する財務モデルを作成します。
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時系列予測手法とは？
時系列分析は、データの意味のある統計やその他の特性を抽出するために時系列データを分析する方法で構成されます。時系列予測は、以前に観測された値に基づいて将来の値を予測するためのモデルの使用です。
減衰傾向とは何ですか？
減衰トレンド法
Holtの線形法によって生成された予測は、将来にわたって無期限に一定の傾向（増加または減少）を示します。経験的証拠は、これらの方法は、特により長い予測期間では、過剰に予測される傾向があることを示しています。 なぜ有馬モデルを使うのですか？
ARIMAモデルでは、自己回帰（AR）コンポーネントと移動平均（MA）コンポーネントの両方が可能です。 ARIMAの（ I ）は、使用する差分のレベルを決定します。これは、データを定常にするのに役立ちます。 ARIMAモデルは、指数平滑化や単純線形回帰などの他の統計モデルよりも柔軟性があります。
予測におけるアルファとは何ですか？
この予測ルールは、予測バケットタイプ、予測方法、および需要のソースを定義します。ルールが統計的予測である場合、指数平滑化係数（ alpha ）、傾向平滑化係数（beta）、および季節性平滑化係数（gamma）もルールの一部です。
指数平滑化Excelとは何ですか？
指数平滑化は、適切な意思決定を行うための取引量を予測するために使用されます。これは、ランダム効果の多くを排除することによってデータを「平滑化」する方法です。 Exponential Smoothingの背後にある考え方は、Microsoft Excel 2010および2013を使用して、ビジネスのより現実的な全体像を把握することです。
Tbatsモデルとは何ですか？
TBATSモデルは、複数の複雑な季節性を示すシリーズの時系列モデルです。 TBATSモデルは、De Livera 、Hyndman＆Snyder（2011、JASA）によって導入されました。 「 TBATS 」は、その顕著な特徴を示す頭字語です。Tは、複数の季節性をモデル化するための三角関数のリグレッサーを表します。
指数平滑化の減衰係数をどのように選択しますか？
ステップ1：[データ]タブをクリックしてから、[データ分析]をクリックします。ステップ2：「指数平滑化」を選択し、「OK」をクリックします。ステップ4：減衰係数ボックスに減衰係数を入力します。有効な値は0から1です。
平滑化係数とは何ですか？
指数平滑化計算の制御入力は、平滑化係数（平滑化定数とも呼ばれます）として知られています。これは基本的に、直近の期間の需要に適用された重み付けを表します。
予測モデルとは何ですか？
定量的予測モデルは、過去のデータの関数として将来のデータを予測するために使用されます。これらは、過去の数値データが利用可能であり、データのパターンの一部が将来も続くと予想される場合に使用するのが適切です。
ナイーブな方法とは何ですか？
前の期間の実績がこの期間の予測として使用され、それらを調整したり、因果要因を確立しようとしたりすることなく、推定手法。これは、より優れた（洗練された）手法によって生成された予測との比較にのみ使用されます。
移動平均よりも指数平滑化の方が優れているのはなぜですか？
SMAは価格データの平均を計算しますが、EMAは現在のデータにより多くの重みを与えます。より具体的には、指数移動平均は最近の価格により高い重みを与えますが、単純移動平均はすべての値に等しい重みを割り当てます。
mad Forecastingはどのように計算されますか？
平均絶対偏差（MAD）を計算する
- データの平均絶対偏差を見つけるには、データセットの平均を見つけることから始めます。
- データ値の合計を求め、その合計をデータ値の数で割ります。
- 各データ値と平均の差の絶対値を見つけます：|データ値–平均|。
指数関数的傾向とは何ですか？
指数近似曲線は、データ値がますます高い速度で上昇または下降する場合に最も役立つ曲線です。データにゼロまたは負の値が含まれている場合、指数近似曲線を作成することはできません。決定係数の値は1であることに注意してください。これは、線がデータに完全に適合していることを意味します。
Holt Wintersのアルファベータガンマとは何ですか？
Holt - Wintersモデルは、アルファ、ベータ、ガンマの3つの次数パラメーターによって定義されます。 Alphaは、レベル平滑化の係数を指定します。ベータは、トレンド平滑化の係数を指定します。ガンマは、季節平滑化の係数を指定します。
二重指数平滑化とは何ですか？
二重指数平滑化は、各期間でレベルコンポーネントとトレンドコンポーネントを使用します。二重指数平滑化は、2つの重み（平滑化パラメーターとも呼ばれます）を使用して、各期間でコンポーネントを更新します。
素朴な予測をどのように行いますか？
単純な予測を計算するには、前月の売上を取得し、隣接する期間の隣に接続します。この方法の式=（前月の実際の売上）を以下に示します。式を適用すると、式が10％以内の正のパーセンテージを予測していることがわかります。
フォーカス予測とは何ですか？
フォーカス予測は、ビジネスである程度の人気を得ている予測アプローチです。彼は、過去にうまく機能した単純なルールが将来を予測するために最もよく使用されると信じています。フォーカス予測の背後にある考え方は、過去のデータでこれらのルールをテストし、それらがどのように実行されるかを評価することです。