A Comparative Analysis of Short Time Series Processing Methods

Kirshners Arnis () and Borisov Arkady ()
Additional contact information
Borisov Arkady: Riga Technical University

Information Technology and Management Science, 2012, vol. 15, issue 1, 65-69

Abstract: В статье анализируются традиционные методы обработки временных рядов, которые используются в задачах прогнозирования спроса для анализа коротких временных рядов. Как правило, анализируя данные спроса, которые рассматриваются в качестве временных рядов и представляют собой исторический спрос продукта в определенной единице времени, появляется необходимость прогноза, чтобы определить потенциальный спрос на этот продукт в будущем. Прогноз помогает снизить риски принятия решения, возникающие, например, при заказе необходимого количества продуктов на следующий период. Традиционно, анализ временных рядов основан на процессе поиска закономерностей в долгосрочном периоде, анализируя изменения значения в определенном моменте времени, в результате чего определяется прогноз в будущем. Цель прогноза - эффективно снизить влияние случайных факторов на конечный результат, а также помочь лицу, принимающему решение, выбрать правильную стратегию для принятия решения. Достоверность прогноза определяется при расчёте ошибки подхода или метода. Но на практике встречаются задачи, в которых историческая информация о спросе доступна с очень небольшим количеством статистических данных, это, например, торговля коллекционной одеждой, в медицине - анализ экспрессии генов, в фармакологии - анализ воздействия препарата в коротком временном интервале и т.д. В данной статье анализируются методы экспоненциального сглаживания, экспоненциального сглаживания с тенденциями развития и скользящего среднего. Описано построение и принципы работы этих методов. Целью статьи является проверка возможности применения этих методов, анализируя короткие временные ряды. Проведены исследования с использованием реальных данных спроса. Оценены результаты и предложены рекомендации по применению этих методов в анализе коротких временных рядов.

Date: 2012
References: View references in EconPapers View complete reference list from CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://doi.org/10.2478/v10313-012-0009-4 (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:vrs:itmasc:v:15:y:2012:i:1:p:65-69:n:9

DOI: 10.2478/v10313-012-0009-4

Access Statistics for this article

Information Technology and Management Science is currently edited by J. Merkurjevs

More articles in Information Technology and Management Science from Sciendo
Bibliographic data for series maintained by Peter Golla ().