Le lissage exponentiel simple, SES en abrégé, également appelé lissage exponentiel simple, est une méthode de prévision de séries chronologiques pour des données univariées sans tendance ni saisonnalité. Il nécessite un seul paramètre, appelé alpha (a), également appelé facteur de lissage ou coefficient de lissage.
Comment analysez-vous le lissage exponentiel ?
Interpréter les principaux résultats du lissage exponentiel simple
Étape 1 : Déterminez si le modèle correspond à vos données.
Étape 2 : Comparez l’ajustement de votre modèle à d’autres modèles.
Étape 3 : Déterminez si les prévisions sont exactes.
Comment choisir Alpha pour le lissage exponentiel ?
Nous choisissons la meilleure valeur pour alpha donc la valeur qui donne le plus petit MSE. La somme des erreurs quadratiques (SSE) = 208,94. La moyenne des erreurs quadratiques (MSE) est la SSE /11 = 19,0. Le MSE a de nouveau été calculé pour alpha = 0,5 et s’est avéré être de 16,29, donc dans ce cas, nous préférerions un alpha de 0,5.
Quand utiliseriez-vous le lissage exponentiel ?
Le lissage exponentiel est un moyen de lisser les données pour les présentations ou pour faire des prévisions. Il est généralement utilisé pour la finance et l’économie. Si vous avez une série chronologique avec un modèle clair, vous pouvez utiliser des moyennes mobiles, mais si vous n’avez pas de modèle clair, vous pouvez utiliser le lissage exponentiel pour prévoir.
Comment calculer le lissage exponentiel simple ?
Le calcul du lissage exponentiel est le suivant : La demande de la période la plus récente multipliée par le facteur de lissage. La prévision de la période la plus récente multipliée par (un moins le facteur de lissage). S = le facteur de lissage représenté sous forme décimale (donc 35 % serait représenté par 0,35).
Qu’est-ce que le niveau dans le lissage exponentiel ?
Le lissage exponentiel double utilise une composante de niveau et une composante de tendance à chaque période. Il utilise deux poids, ou paramètres de lissage, pour mettre à jour les composants à chaque période. Les équations de lissage exponentiel double sont : L t = α Y t + (1 – α) [L t-1 + T t-1]
Qu’est-ce que la constante de lissage exponentiel ?
Le lissage exponentiel est une technique empirique pour lisser les données de séries chronologiques à l’aide de la fonction de fenêtre exponentielle. Alors que dans la moyenne mobile simple, les observations passées sont pondérées de manière égale, les fonctions exponentielles sont utilisées pour attribuer des poids décroissants de manière exponentielle au fil du temps.
Qu’est-ce que le lissage exponentiel Excel ?
Le lissage exponentiel est utilisé pour prévoir le volume d’affaires afin de prendre les décisions appropriées. C’est une façon de «lisser» les données en éliminant une grande partie des effets aléatoires. L’idée derrière Exponential Smoothing est simplement d’obtenir une image plus réaliste de l’entreprise en utilisant Microsoft Excel 2010 et 2013.
Comment choisir les paramètres de lissage exponentiel ?
Lors du choix des paramètres de lissage dans le lissage exponentiel, le choix peut être fait soit en minimisant la somme des erreurs de prévision à un pas au carré, soit en minimisant la somme des erreurs de prévision à un pas en absolu. Dans cet article, la précision des prévisions qui en résulte est utilisée pour comparer ces deux options.
Comment interprétez-vous le lissage exponentiel dans Excel ?
Lissage exponentiel
Examinons d’abord nos séries chronologiques.
Sous l’onglet Données, dans le groupe Analyse, cliquez sur Analyse des données.
Sélectionnez Lissage exponentiel et cliquez sur OK.
Cliquez dans la zone Plage d’entrée et sélectionnez la plage B2:M2.
Cliquez dans la case Facteur d’amortissement et saisissez 0,9.
Qu’est-ce qu’une limitation du lissage exponentiel simple ?
Démérites : le lissage exponentiel sera décalé. En d’autres termes, la prévision sera en retard, à mesure que la tendance augmente ou diminue au fil du temps. Le lissage exponentiel ne parviendra pas à tenir compte des changements dynamiques à l’œuvre dans le monde réel, et les prévisions nécessiteront constamment une mise à jour pour répondre aux nouvelles informations.
Pourquoi les entreprises utilisent-elles le lissage exponentiel ?
Lorsqu’il est utilisé conjointement avec un équipement de traitement de données, le lissage exponentiel permet de prévoir avec précision la demande sur une base hebdomadaire. Il est facilement adaptable aux ordinateurs électroniques à grande vitesse de sorte que la demande prévue ainsi que la détection et la correction des tendances peuvent être mesurées de manière routinière.
Quelle est la meilleure moyenne mobile ou le lissage exponentiel ?
La principale différence entre une EMA et une SMA est la sensibilité de chacune aux modifications des données utilisées dans son calcul. Plus précisément, la moyenne mobile exponentielle donne une pondération plus élevée aux prix récents, tandis que la moyenne mobile simple attribue une pondération égale à toutes les valeurs.
Quelle est la différence entre Arima et le lissage exponentiel ?
Alors que la technique de lissage exponentiel dépend de l’hypothèse d’une diminution exponentielle des poids pour les données passées et ARIMA est utilisé en transformant une série chronologique en série stationnaire et en étudiant la nature de la série stationnaire via ACF et PACF, puis en tenant compte de la moyenne auto-régressive et mobile
Qu’est-ce que le lissage exponentiel double ?
Le lissage exponentiel double utilise une composante de niveau et une composante de tendance à chaque période. Le lissage exponentiel double utilise deux poids (également appelés paramètres de lissage) pour mettre à jour les composants à chaque période.
Quelles entreprises utilisent le lissage exponentiel ?
La prévision de lissage exponentiel simple de Coca Cola est un modèle très populaire utilisé pour produire une série de prix lissés. Alors que dans les modèles de moyenne mobile simples, les observations passées pour Coca-Cola sont pondérées de manière égale, le lissage exponentiel attribue des poids décroissants de manière exponentielle à mesure que les prix de Coca-Cola vieillissent.
Quelle est la somme des poids dans un lissage exponentiel ?
Notez que la somme des poids, même pour une petite valeur de α, sera d’environ un pour toute taille d’échantillon raisonnable. Pour tout α compris entre 0 et 1, les poids attachés aux observations décroissent exponentiellement au fur et à mesure que l’on remonte dans le temps, d’où le nom de « lissage exponentiel ».
Comment faire un double lissage exponentiel dans Excel ?
Entrez ces chiffres dans la feuille Excel verticalement.
Étape 1 : Cliquez sur l’onglet Données et Analyse des données.
Étape 2 : Sélectionnez l’option Lissage exponentiel.
Étape 3 : Pour la plage d’entrée, sélectionnez les détails des revenus précédents disponibles.
Étape 4 : Cliquez sur OK pour afficher les résultats de la prévision si le facteur d’amortissement est de 0,1.
Qu’est-ce que le lissage des données ?
Le lissage des données est effectué en utilisant un algorithme pour supprimer le bruit d’un ensemble de données. Cela permet aux motifs importants de se démarquer plus clairement. Le lissage des données peut être utilisé pour aider à prévoir les tendances, telles que celles trouvées dans les prix des titres, ainsi que dans l’analyse économique.
Quelle technique de lissage est la meilleure ?
Le lissage exponentiel est l’une des techniques de lissage les plus populaires en raison de sa flexibilité, de sa facilité de calcul et de ses bonnes performances. Le lissage exponentiel utilise un calcul de moyenne simple pour attribuer des poids décroissants de manière exponentielle en commençant par les observations les plus récentes.
A quoi sert le lissage ?
le but du lissage est de donner une idée générale des changements de valeur relativement lents avec peu d’attention accordée à la correspondance étroite des valeurs de données, tandis que l’ajustement de la courbe se concentre sur la réalisation d’une correspondance aussi proche que possible.
Qu’est-ce que la méthode de la moyenne de lissage ?
Les économistes utilisent une technique de lissage simple appelée «moyenne mobile» pour aider à déterminer la tendance sous-jacente des permis de logement et d’autres données volatiles. Une moyenne mobile lisse une série en consolidant les points de données mensuels en unités de temps plus longues, à savoir une moyenne de données de plusieurs mois.
Qu’est-ce que le triple lissage exponentiel ?
Le lissage exponentiel triple est utilisé pour gérer les données de séries chronologiques contenant une composante saisonnière. Cette méthode est basée sur trois équations de lissage : composante stationnaire, tendance et saisonnière. La saisonnalité et la tendance peuvent être additives ou multiplicatives. Facteur de lissage des variations saisonnières.
Quelles sont les méthodes de prévision des séries chronologiques ?
Cette aide-mémoire illustre 11 méthodes de prévision de séries chronologiques classiques différentes ; elles sont:
Autorégression (AR)
Moyenne mobile (MA)
Moyenne mobile autorégressive (ARMA)
Moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA)
Moyenne mobile intégrée autorégressive saisonnière (SARIMA)