Estimation of Smoothing Constant of Minimum Variance and its Application to Industrial Data

Kazuhiro Takeyasu; Kazuko Nagao

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자료유형: 학술저널

저자정보: Kazuhiro Takeyasu (Osaka Prefecture University) Kazuko Nagao (Osaka Prefecture University)

저널정보: 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems 제7권 제1호

발행연도: 2008.6

수록면: 44 - 50 (7page)

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Focusing on the exponential smoothing method equivalent to (1, 1) order ARMA model equation, a new method of estimating smoothing constant using exponential smoothing method is proposed. This study goes beyond the usual method of arbitrarily selecting a smoothing constant. First, an estimation of the ARMA model parameter was made and then, the smoothing constants. The empirical example shows that the theoretical solution satisfies minimum variance of forecasting error. The new method was also applied to the stock market price of electrical machinery industry (6 major companies in Japan) and forecasting was accomplished. Comparing the results of the two methods, the new method appears to be better than the ARIMA model. The result of the new method is apparently good in 4 company data and is nearly the same in 2 company data. The example provided shows that the new method is much simpler to handle than ARIMA model. Therefore, the proposed method would be better in these general cases. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

#ARIMA Model #Minimum Variance #Exponential Smoothing Method #Forecasting

참고문헌 (19)

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1. [학술지(정기간행물)] - Barndoff-Nielsen, O.E. / 2001 / Econometric Analysis of Realised Volatility and Its Use in Estimating Stochastic Volatility Models / Journal of the Royal Statistical Society 64 : 253 ~ 280

2. [단행본] - Box, J. / 1994 / Time Series Analysis Third Edition / Prentice Hall

3. [단행본] - Brown, R.G. / 1963 / Smoothing Forecasting and Prediction of Discrete-Time series / Prentice Hall

4. [학술지(정기간행물)] - Engle, R.F. / 1982 / Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation / Econometrica 50 : 987 ~ 1008

5. [학술지(정기간행물)] - Hyndman, R.J. / 2002 / A State Space framework for Automatic Forecasting using Exponential Smoothing Methods / International Journal of Forecasting 18 : 439 ~ 454

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이 논문의 저자 정보

Kazuhiro Takeyasu

소속기관 Tokoha University

주요연구분야 공학 > 산업공학

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Kazuko Nagao

소속기관 Osaka Prefecture University

주요연구분야 공학 > 산업공학

논문수 1 이용수 10

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