Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)



Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)
  Глава 1     Глава 2   

 

 

Первоначально по данным временного ряда хt, находим МНК- оценку линейного тренда

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)

и принимаем

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)

Для нахождения коэффициентов                  

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)

на графике временного ряда хt, добавим линию тренда (рисунок 2.5).

В нашем случае уравнение тренда имеет вид

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)

Рисунок 2.5. Оценка линии регрессии МНК

 

Экспоненциальные средние 1-го и 2-го порядка определяются как 

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)

где β=1-α.

Отсюда начальные условия

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)








Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)

Адаптивная полиномиальная модель первого порядка (р=1)