Exponential smoothing prediction method是FRM考試金融知識點,備考中考生一定要掌握其相關(guān)內(nèi)容,下文是對基本內(nèi)容內(nèi)容的介紹,希望對你有所幫助!

Exponential smoothing prediction method是指數(shù)平滑預(yù)測法,指以某種指標的本期實際數(shù)和本期預(yù)測數(shù)為基礎(chǔ),引入一個簡化的加權(quán)因子,即平滑系數(shù),以求得平均數(shù)的一種時間序列預(yù)測法。即對離預(yù)測期較近的歷史數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù),權(quán)數(shù)由近到遠按指數(shù)規(guī)律遞減的一種特殊的加權(quán)平均法。>>>點擊領(lǐng)取2021年FRM備考資料大禮包(戳我免·費領(lǐng)?。?/span>

時間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構(gòu)成時間序列的要素有兩個:其一是時間,其二是與時間相對應(yīng)的變量水平。 實際數(shù)據(jù)的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢與規(guī)律,因而可以從時間序列中找出變量變化的特征、趨勢以及發(fā)展規(guī)律,從而對變量的未來變化進行有效地預(yù)測。

時間序列預(yù)測法的基本特點是

假定事物的過去趨勢會延伸到未來;預(yù)測所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性;撇開了市場發(fā)展之間的因果關(guān)系。>>>7月FRM成績查詢提醒!一鍵預(yù)約??!

時間序列預(yù)測的主要方法:平均(平滑)預(yù)測法、長期趨勢預(yù)測法、季節(jié)變動預(yù)測法、指數(shù)平滑預(yù)測法。

產(chǎn)生背景:指數(shù)平滑由布朗提出,他認為時間序列的態(tài)勢具有穩(wěn)定性或規(guī)則性,所以時間序列可被合理地順勢推延;他認為zui近的過去態(tài)勢,在某種程度上會持續(xù)的未來,所以將較大的權(quán)數(shù)放在zui近的態(tài)勢。添加微信了解詳情

基本原理:指數(shù)平滑法是移動平均法中的一種,其特點在于給過去的觀測值不一樣的權(quán)重,即較近期觀測值的權(quán)數(shù)比較遠期觀測值的權(quán)數(shù)要大。根據(jù)平滑次數(shù)不同,指數(shù)平滑法分為一次指數(shù)平滑法、二次指數(shù)平滑法和三次指數(shù)平滑法等。但它們的基本思想都是:預(yù)測值是以前觀測值的加權(quán)和,且對不同的數(shù)據(jù)給予不同的權(quán)數(shù),新數(shù)據(jù)給予較大的權(quán)數(shù),舊數(shù)據(jù)給予較小的權(quán)數(shù)。

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