指数加权预测

R 中的预测

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

简单指数平滑

预测记号： $\hat y_{t + h \vert t} = \text{点预测 }\ \hat y_{t + h} \ \text{在已知数据 }\ y_1,...,y_t\ \text{下}$

预测方程： $\hat y_{t + h \vert t} = \alpha y_t + \alpha (1-\alpha ) y_{t-1} + \alpha (1-\alpha )^2 y_{t-2} +...$

$$其中\ 0 \leq \alpha \leq 1 $$

简单指数平滑

观测值	$\alpha$ = 0.2	$\alpha$ = 0.4	$\alpha$ = 0.6	$\alpha$ = 0.8
$y_t$	0.2	0.4	0.6	0.8
$y_{t-1}$	0.16	0.24	0.24	0.16
$y_{t-2}$	0.128	0.144	0.096	0.032
$y_{t-3}$	0.1024	0.0864	0.0384	0.0064
$y_{t-4}$	(0.2)(0.8)$^4$	(0.4)(0.6)$^4$	(0.6)(0.4)$^4$	(0.8)(0.2)$^4$
$y_{t-5}$	(0.2)(0.8)$^5$	(0.4)(0.6)$^5$	(0.6)(0.4)$^5$	(0.8)(0.2)$^5$

简单指数平滑

组成形式
预测方程	$\hat{y}_{t+h \mid t} = \ell_t$
平滑方程	$\ell_t = \alpha y_t + (1-\alpha)\ell_{t-1}$

$\ell_t\ $ 为时点 $t$ 的水平（平滑值）
通过最小化 SSE 选择 $\alpha$ 与 $\ell_0$：

$$SSE = \sum_{t=1}^T (y_t - \hat y_{t\vert t-1})^2$$

示例：石油产量

oildata <- window(oil, start = 1996)    # 石油数据
fc <- ses(oildata, h = 5)               # 简单指数平滑
summary(fc)

Forecast method: Simple exponential smoothing
Model Information:
Simple exponential smoothing
Call:
 ses(y = oildata, h = 5)
  Smoothing parameters:
    alpha = 0.8339
  Initial states:
    l = 446.5759
  sigma:  28.12
*** Truncated due to space

示例：石油产量

autoplot(fc) +
  ylab("Oil (millions of tonnes)") + xlab("Year")

第3章视频1_石油_简单指数平滑.png

让我们来练习！

R 中的预测