Regression model

単純指数平滑法（SES）およびホルト法（Double Exponential Smoothing）

指数平滑法は、各新しい観測値が重み付けパラメータによって平滑化された推定値を更新する、基本的な時系列予測モデルのファミリである。1959年にRobert G. Brownによって導入された単純指数平滑法（SES）は安定した水準を持つ系列を予測する一方、1957年にCharles C. Holtによって導入されたホルトの二重指数平滑法は、パラメータα（アルファ）とβ（ベータ）を用いてトレンド項を追加する。

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単純指数平滑法（SES）およびホルト法（Double Exponential Smoothing）

ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル状態空間モデル（カルマンフィルタ）構造的時系列モデル（基本構造モデル）ETS: 誤差、トレンド、季節指数平滑法一般化自己回帰条件付き分散 (GARCH)GARCHモデル（ボラティリティ予測）Holt-Winters三重指数平滑法

出典

Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link ↗
Holt, C. C. (1957). Forecasting Trends and Seasonals by Exponentially Weighted Averages. Office of Naval Research Memorandum 52, Carnegie Institute of Technology. link ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 1). Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/econometrics/simple-exponential-smoothing

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ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデル ETS: 誤差、トレンド、季節指数平滑法一般化自己回帰条件付き分散 (GARCH)GARCHモデル（ボラティリティ予測）Holt-Winters三重指数平滑法

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