Какие методы существуют для выбора сглаживающей функции при долгосрочном прогнозировании?

Некоторые методы для выбора сглаживающей функции при долгосрочном прогнозировании:

• Метод наименьших квадратов (МНК). cyberleninka.ru Распространённый способ выбора наилучшей сглаживающей функции. cyberleninka.ru Критерий метода — минимальная сумма квадратов отклонений от функции, заранее заданной. cyberleninka.ru
• Метод скользящего среднего. studizba.com derbent.dstu.ru Основан на предположении, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние периоды. studizba.com Скользящие средние значения сглаживают не только случайные колебания, но и сезонные изменения. studizba.com
• Метод экспоненциального сглаживания. studizba.com k-tree.ru Представляет прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов. studizba.com
• Метод Хольт-Винтерса. k-tree.ru Включает в себя сезонную составляющую, то есть периодичность. k-tree.ru Существуют две разновидности метода — мультипликативный и аддитивный. k-tree.ru
• Метод экспертных оценок. studizba.com Используется преимущественно в долгосрочных прогнозах. studizba.com Прогнозирование осуществляется на основе суждения эксперта (группы экспертов) относительно поставленной задачи. studizba.com