ScholarGate
Assistent
Regression model

ETS: Fel, Trend, Säsongsexponentiell utjämning

ETS är ett omfattande ramverk för exponentiell utjämning som automatiskt väljer additiva eller multiplikativa kombinationer av fel (E), trend (T) och säsongskomponenter (S) i en tidsserie. Formaliserat som en innovations-tillståndsrumsmodell av Hyndman, Koehler, Ord och Snyder år 2008, förenar och generaliserar den Holt-Winters familj av prognosmetoder.

Tillämpa med EconMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Källor

  1. 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
  2. Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts. link

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 1). Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.

Compare side by side

Refereras av

ScholarGateETS Model (Error, Trend, Seasonal (ETS) Exponential Smoothing). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/econometrics/ets-model · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026