Методи за прогнозиране

Метод за прогнозиране

Изисквания към структурата на данните

Обем на “историческите” данни (брой наблюдавани моменти)

Прогнозен хоризонт

Наивни методи Плъзгащи се средни Експоненциално изглаждане:
�ƒ Просто �ƒ Адаптивно �ƒ Holt’s �ƒ Winters’ �ƒ Модел на Bass
Регресия
�ƒ Тренд

�ƒ Каузална
Декомпозиция на ДР ARIMA
Стационарност

Стационарност



Стационарност
Стационарност
Линеен тренд
Тренд + сезонност
S‐образна крива

Линеен или нелинеен
тренд със и без сезон .
Всякакви структури са
допустими.

Тренд, сезонност и
цикличност.

Стационарност или
трансформиране към
стационарност
1 или 2

Броят да е равен на периода
на плъзгащата се средна


5 до 10
10 до 15
10 до 15
Поне 4 или 5 за сезон
От 3 до 10 (може и 0)!


Минимум 10 с 4 или 5 за
сезон .
Минимум 10 на независима
променлива .

Достатъчно за да има два
пика и два спада в цикъл

Минимум 50!
Едностъпков

Едностъпков

Краткосрочен
Краткосрочен
Кратко/средносрочен
Кратко/средносрочен
Среден до дългосрочен


Кратък до
средносрочен
Кратък, среден и
дългосрочен

Кратък, среден и
дългосрочен

Кратък, среден и
дългосрочен