где  — ошибка прогноза (ряд остатков).
Частным случаем модели Хольта является модель линейного роста Брауна[1]. Она позволяет отображать развитие линейной или параболической тенденции, а также рядов без тенденции. 

2. Модели с адаптивными параметрами (модель Хольта-Уинтерса):

Общий вид модели:

где k – период упреждения; А₀, А₁ и F(t) – коэффициенты модели, L - период сезонности.
Уточнение параметров модели проводится по формулам:

3. Сезонные адаптивные модели (аддитивная модель и мультипликативная модель Хольта-Уинтерса)Модели с мультипликативными коэффициентами:

где динамика величины  характеризует тенденцию развития процесса; - коэффициенты сезонности; L— количество фаз в полном сезонном цикле. 
Определение коэффициентов мультипликативной модели проводится по формулам: 

Модели и с аддитивными коэффициентами:

где - аддитивные коэффициенты сезонности.

Определение коэффициентов аддитивной модели:

При этом 0< α,β,γ<1.

В данном исследовании были рассмотрены и построены модели динамики стоимости бренда конкурирующих кампаний Coca-Cola и PepsiCo. Результаты анализа полученных моделей представлны в таблицах 1 и 2.
Интересующие статистические данные были получены при помощи математической модели Interbrand Model, которая является разработкой одноименной британской консалтинговой фирмы The Interbrand™ Group.
Что касается достоинств модели, то к ним можно отнести тот факт, что она признана во всем мире, учитывает все аспекты создания бренда через драйверы стоимости, использует в основе показатель экономической прибыли (при расчете дифференцированного дохода определяются дополнительные расходы, связанные с брендом).
Кроме того, рассматриваемую модель используют для сравнения с основными конкурентами и выявления целевых областей развития.
На основе полученных данных построены две динамические модели.

Для оценки начальных значений А₀ и А₁ применили линейную модель метода наименьших квадратов (МНК) к первым членам ряда. Значения коэффициентов сезонности для отрицательных значений аргумента рассчитываются как среднее арифметическое за несколько соответствующих периодов. Все вычисления были проведены при помощи программного обеспечения «Статистика» и MS Exel. Результаты представлены в таблицах 1 и 2.
На основе проведенного анализа полученных моделей мы выбрали следующие регрессионные уравнения:

уравнение для компании Coca-Cola;

 
уравнение для компании PepsiCo.
Выбранные нами модели адекватны, точны и могут быть использованы для дальнейшего краткосрочного прогнозирования.