Imagen destacada para el blog Suavizado Exponencial Doble que muestra los datos mensuales de la aerolínea internacional de pasajeros.

Suavizado Exponencial Doble de Holt

El suavizado exponencial simple no funciona bien en presencia de una tendencia, por lo que se proponen varios métodos concebidos bajo el paraguas “doble exponencial” para manejar este tipo de datos.

NumXL admite el doble suavizado exponencial de Holt-Winter, que toma la siguiente formulación:

$$S_1=X_1$$ $$B_1=\frac{X_T-X_1}{T-1}$$ $$S_{t>1}=\alpha X_t + (1-\alpha)(S_{t-1}+B_{t-1})$$ $$B_{t>1}=\beta (S_t – S_{t-1})+(1-\beta)B_{t-1}$$ $$Y_t=\left\{\begin{matrix} S_t+B_t & t<T\\ S_T+m\times B_T & t=T+m \end{matrix}\right.$$

Dónde

  • $\alpha$ es el factor de suavizado ($0 \prec \alpha \prec 1$)
  • $\beta$ es el factor de suavizado de tendencia ($0 \prec \beta \prec 1$)

Ejemplo 1:

Examinemos los datos de las compañías aéreas internacionales de pasajeros

Se eligió un valor Alpha de 0,9 y un Beta de 0,1. Tenga en cuenta que aunque el suavizado doble traza bien los datos originales, el pronóstico fuera de la muestra es inferior al promedio móvil simple.

¿Cómo encontramos los mejores factores de suavizado?

Tomamos un enfoque similar a nuestro ejemplo simple de suavizado exponencial, pero modificado para dos variables. Nosotros calculamos la suma de los errores cuadráticos;construimos una tabla de datos de dos variables y seleccionamos los valores alfa y beta que minimizan el SCE general.

Tutorial Video

Ejemplos de Archivos

Haga clic en el botón a continuación para descargar el ejemplo de Suavizado Exponencial Doble de Holt.
Icono

holt doble Suavizada 0.00 KB

el ejemplo muestra el método de suavizado exponencial doble (de Holt). ...

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