通过指数拟合获取平均增长率

数据分析中,我们常常会统计数据的平均增长率或平均下降率。
事实上,我们可以通过指数拟合来得到上升比率或下降比率。

如图,针对不断下降的月度数据,我们制作一个指数拟合曲线:


指数拟合

图中指数公式,幂的系数-0.332就是拟合到的下降比率33%了,该数据为正数时就是上升比率。

公式推导

a=\frac{x_t-x_{t-1}}{x_{t-1}} 为下降比例,且假设|a|<1,则
x_t=x_0(a+1)^t=x_0e^{tlog(1+a)}
由泰勒展开公式
e^a=e^0+e^0(a-0)+e^0\frac{(a-0)^2}{2!}+...=1+a+o(a)
忽略高阶无穷小项o(a),可知
a \approx log(1+a)
从而
x_t=x_0(a+1)^t=x_0e^{tlog(1+a)} \approx x_0e^{at}

图中公式为:
y = 9.5794e^{-0.332x}
这里的x就是上述推导时的t,对应的,x_0=9.5794a=e^{-0.332}-1 \approx -0.332
解释为,月度下降比例约为33%

有一点需要注意:推导过程中,我们假设了增长率绝对值是小于1的。也就是说,如果拟合出的指数幂系数的绝对值不小于1,则不能使用该公式。

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