Time Series Analysis 3 - What is Exponential Smoothing?

원문 : http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section4/pmc43.htm

이것은 smoothing 한 시계열을 생성하는데 매우 인기있는 scheme 이다. 단순 MA에서 과거의 관찰치들에 가중치를 일정하게 준 반면, Exponential Smoothing은 관찰치가 시점이 더 오래된 것일수록 가중치를 지수적 감소시킨다.

다르게 말하면, 최근 관찰치들은 더 오래된 관찰치들보다 예측에서 상대적으로 더 많은 가중치가 주어진다.

MA의 경우에서, 관찰치들에 할당되는 가중치들은 1/N로 같다. 그러나 exponential smoothing에서는 결정 혹은 측정되어야 할 한개 혹은 그 이상의 Smoothing parameter들에 있다. 이 parameter들의 결정이 관찰치들에 할당되는 가중치들을 결정한다.

이 섹션에서는 Singel, Double 그리고 Triple Expenetial Smoothing(ES)가 다루어 진다.