7.6 지수 평활 기법 분류

우리가 지금까지 살펴본 것이 지수 평활 기법의 전부가 아니다. 추세와 계절적인 성분의 조합을 고려해보면, 15개의 지수 평활 기법이 가능하고 이것을 표 7.7에 나타내었다. 각 기법은 '추세'와 '계절적인' 성분의 종류를 나타내는 문자의 쌍으로 표시하였다. 예를 들면, (A, M)은 덧셈 추세와 곱셈 계절성을 사용하는 기법을, (M, N)은 곱셉 추세와 계절성이 없는 기법을 나타낸다.

계절적인 성분
추세 성분 N (없음) A (덧셈) M (곱셈)
N (없음) (N,N) (N,A) (N,M)
A (덧셈) (A,N) (A,A) (A,M)
Ad (덧셈 감쇠) (Ad,N) (Ad,A) (Ad,M)
M (곱셈) (M,N) (M,A) (M,M)
Md (곱셈 감쇠) (Md,N) (Md,A) (Md,M)

몇몇은 이미 살펴본 것이다.

(N,N) = simple exponential smoothing
(A,N) = Holts linear method
(M,N) = Exponential trend method
(Ad,N) = additive damped trend method
(Md,N) = multiplicative damped trend method
(A,A) = additive Holt-Winters method
(A,M) = multiplicative Holt-Winters method
(Ad,M) = Holt-Winters damped method

이러한 분류는 Pegels가 1969년에 제안한 것이다. 이후에 Gardner가 1985년에 덧셈 감쇠 추세 기법을, Taylor가 2003년에 곱셈 감쇠 추세 기법을 추가하여 확장되었다.

표 7.8은 모든 가능한 15개의 지수 평활 기법에 대한 재귀식을 나타낸 것이다. 표의 각 칸에는 단계 앞 예측식과 평활식이 있다. 표 7.9에 가장 흔히 사용하는 지수 평활 기법 몇 가지에 대해 초기값을 선택하는 전략을 나타냈다. 이러한 전략을 직접 사용하는 것을 추천하진 않는다. 대신에, 이러한 값은 최적화 과정을 시작할 때 유용하다.

표 7.8: 재귀적 계산과 점 예측에 대한 식. 각 경우에, 는 시간 에서 시계열의 수준을, 는 시간 에서 기울기를, 는 시간 에서 시계열의 계절적인 성분을, 은 한 연도 안에 계절의 갯수를 나타낸다. 는 평활 매개변수이다. 이다.

기법 초기값
(N,N)
(A,N) (Ad,N)
(M,N) (Md,N)
(A,A) (Ad,A)
(A,M) (Ad,M)

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