ETS: Hiba, Trend, Szezonális Exponenciális Szintezés
Az ETS egy átfogó exponenciális szintezési keretrendszer, amely automatikusan kiválasztja az idősor hibájának (E), trendjének (T) és szezonális (S) komponenseinek additív vagy multiplikatív kombinációit. A Hyndman, Koehler, Ord és Snyder által 2008-ban formalizált újítási állapot-tér modellként egységesíti és általánosítja a Holt-Winters előrejelzési módszerek családját.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Hyndman, R. J., Koehler, A. B., Ord, J. K. & Snyder, R. D. (2008). Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach. Springer. DOI: 10.1007/978-3-540-71918-2 ↗
- Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/econometrics/ets-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) modellÖkonometria↔ compare
- Egyszerű és Dupla Exponenciális Szintkiegyenlítés (SES / Holt)Ökonometria↔ compare
- Holt-Winters hármas exponenciális simításÖkonometria↔ compare
- Állapotterek (State Space) modell (Kalman-szűrő)Ökonometria↔ compare
- Strukturális idősori modell (Alap Strukturális Modell)Ökonometria↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →