В чем заключаются преимущества и недостатки модели Брауна при краткосрочном прогнозировании?

Некоторые преимущества модели Брауна при краткосрочном прогнозировании:

• Учёт изменений в тенденции. top-technologies.ru Модель присваивает различным наблюдениям разные веса в зависимости от того, насколько сильным считается их влияние на текущий уровень. top-technologies.ru Это позволяет учитывать любые колебания, в которых прослеживается закономерность. top-technologies.ru
• Адаптация к новой информации. dspace.tltsu.ru top-technologies.ru Модель постоянно учитывает новую информацию и к концу периода обучения отражает тенденцию развития процесса, существующую в данный момент. top-technologies.ru

Некоторые недостатки модели Брауна при краткосрочном прогнозировании:

• Сложности с подбором параметров. www.hse.ru Значения параметров определяют прогнозные свойства модели, но универсального алгоритма их задания не существует. www.hse.ru Исследователю приходится тратить много времени на подбор значений коэффициентов, при которых прогноз получится более адекватным. www.hse.ru
• Влияние начального приближения. ej.kubagro.ru Когда число наблюдений невелико, а постоянная сглаживания мала, то вес начального приближения может быть большим и оказывать существенное влияние на результат прогнозирования, снижая его точность. ej.kubagro.ru
• Необходимость учитывать исходные и новые данные. dspace.tltsu.ru Модель позволяет адаптировать исходную модель, но при этом приходится учитывать исходные и новые данные, что может быть недостатком. dspace.tltsu.ru