Решение задачи: адаптивные модели прогнозирования

Правильный ответ: a. адаптивные модели прогнозирования Обоснование: Адаптивные модели (например, метод экспоненциального сглаживания Хольта-Уинтерса) специально разработаны для того, чтобы учитывать разную информационную ценность уровней временного ряда. Основная идея заключается в том, что более свежие данные (последние уровни ряда) несут в себе более актуальную информацию о текущей тенденции, чем устаревшие данные. В таких моделях веса при наблюдениях убывают по мере удаления от текущего момента времени. Разбор других вариантов: 1. Кривые роста — это функции времени, которые предполагают неизменность параметров на всем протяжении ряда (все точки «равноправны» при оценке тренда). 2. Простые скользящие средние — в этом методе всем наблюдениям внутри выбранного окна (интервала сглаживания) присваиваются одинаковые веса, то есть их информационная ценность считается равной.