移动平均和指数平滑

(1)简单移动平均
移动平均在TTR包中 
简单移动平均 SMA(x, n = 10, ...)

指数移动平均 EMA(x, n = 10, wilder = FALSE, ratio = NULL, ...)
        For EMA, wilder=FALSE (the default) uses an exponential smoothing ratio of 2/(n+1), while wilder=TRUE uses Welles Wilder's exponential smoothing ratio of 1/n.

双指数移动平均 DEMA(x, n = 10, v = 1, wilder = FALSE, ratio = NULL)

加权移动平均  WMA(x, n = 10, wts = 1:n, ...)
(2)HoltWinters指数平滑
HoltWinters(x, alpha = NULL, beta = NULL, gamma = NULL,
            seasonal = c("additive", "multiplicative"),
            start.periods = 2, l.start = NULL, b.start = NULL,
            s.start = NULL,
            optim.start = c(alpha = 0.3, beta = 0.1, gamma = 0.1),
            optim.control = list())
alpha为水平项,beta为趋势项,gamma为季节项。此指数平滑需设置初始值。l.start为水平初始值,b.start为趋势初始值,s.start为季节初始值。选择季节选项有additive和multiplicative.
HoltWinters也可做季节分解(看季节趋势分解

为了掌握如何在Excel中利用移动平均指数平滑方法进行时间序列的趋势预测周期性分析,可以参考《Excel时间序列分析:移动平均指数平滑预测方法》这份资源。首先,让我们探讨移动平均法的应用步骤: 参考资源链接:[Excel时间序列分析:移动平均指数平滑预测方法](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/231gprr0xc?spm=1055.2569.3001.10343) 1. 打开Excel中的数据表格,并选择你希望进行预测的时间序列数据列。 2. 选择合适的时间跨度进行移动平均计算。这通常取决于数据的周期性你希望预测的趋势长度。例如,对于月度数据,若希望平滑一个季度的趋势,可以选择3个月的移动平均。 3. 在新的列中输入移动平均的公式。例如,若选择3个月移动平均,公式将是:=AVERAGE(B2:D2),其中B2到D2是数据点范围。将此公式向下拖动,以应用到整个数据集。 4. 观察分析移动平均列,以确定是否存在任何周期性或趋势变化。 接下来,考虑指数平滑的应用步骤: 1. 同样选择数据列,并确保数据没有缺失值。 2. 在Excel中,使用‘数据分析’工具包中的‘指数平滑’选项。若未安装此工具包,需先在Excel选项中安装。 3. 在指数平滑对话框中,选择用于预测的数据列,设定适当的平滑参数(α值),通常介于0到1之间。α值越大,模型越关注近期数据。 4. 执行操作后,你将得到平滑后的数据序列。这些数据可以用来分析趋势,并构建趋势预测模型。 移动平均指数平滑都是用于时间序列分析的有效方法,它们可以帮助我们识别数据中的趋势周期性变化,并据此进行预测。通过对过去数据的平滑处理,这两种方法能够减少数据中的随机波动,从而更加清晰地展示数据的真实趋势周期性特征。对于初学者来说,这些Excel工具是了解掌握时间序列分析的有力工具。熟练运用这些方法,将有助于你更好地进行数据分析预测工作。 为了进一步深化对时间序列分析的理解,除了使用《Excel时间序列分析:移动平均指数平滑预测方法》之外,还可以通过其他专业书籍在线课程来扩展你的知识。随着你对这些方法的深入学习实践,你将能够更精确地预测未来的数据走向,并为决策提供坚实的数据支持。 参考资源链接:[Excel时间序列分析:移动平均指数平滑预测方法](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/231gprr0xc?spm=1055.2569.3001.10343)
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