ETS: Eksponencijalno izglađivanje greške, trenda i sezonskosti
ETS je sveobuhvatan okvir eksponencijalnog izglađivanja koji automatski bira aditivne ili multiplikativne kombinacije komponenti greške (E), trenda (T) i sezonskosti (S) vremenske serije. Formalizovan kao inovativni model prostora stanja od strane Hyndmana, Koehlera, Orda i Snydera 2008. godine, on objedinjuje i generalizuje Holt-Wintersovu porodicu metoda predviđanja.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)Ekonometrija↔ compare
- Jednostavno i dvostruko eksponencijalno izglađivanje (SES / Holt)Ekonometrija↔ compare
- Holt-Winters trostruko eksponencijalno izglađivanjeEkonometrija↔ compare
- Model stanja prostora (Kalmanov filter)Ekonometrija↔ compare
- Strukturni model vremenskih serija (Osnovni strukturni model)Ekonometrija↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →