指数平滑预测法实例

如何用指数平滑法预测销售额 1.可以根据预测公式进行2113计算据平滑5261次数4102不同，指数平滑法分为：一次指数平1653滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。（一）一次指数平滑法当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。其预测公式为： yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中， yt+1'-t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St；yt-t期的实际值；yt'-t期的预测值，即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。（二）二次指数平滑预测二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列。其预测公式为： yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a) 式中，yt=ayt-1'+(1-a)yt-1 显然，二次指数平滑是一直线方程，其截距为：(2yt'-yt)，斜率为：(yt'-yt)a/(1-a),自变量为预测天数。（三）三次指数平滑预测三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平滑。其预测公式是： yt+m=(3yt'-3yt+yt)+[(6-5a)yt'-(10-8a)yt+(4-3a)yt]*am/2(1-a)2+(yt'-2yt+yt')*a2m2/2(1-a)2 式中，yt=ayt-1+(1-a)yt-1 它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据... 简述指数平滑预测法主要有哪些特点 它是加权移动平均预测法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1，如0.1、0.4、0.6等。其计算公式为：下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）上列公式是从下列公式演变而成：下期预测数=本期预测数+平滑系数（本期实际数-本期预测数）这个公式的含义是：在本期预测数上加上一部分用平滑系数调整过的本期实际数与本期预测数的差，就可求出下期预测数。一般说来，下期预测数常介乎本期实际数与本期预测数之间。平滑系数的大小，可根据过去的预测数与实际数比较而定。差额大，则平滑系数应取大一些；反之，则取小一些。平滑系数愈大，则近期倾向性变动影响愈大；反之，则近期的倾向性变动影响愈小，愈平滑。这种预测法简便易行，只要具备本期实际数、本期预测数和平滑系数三项资料，就可预测下期数。如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。则1997年的预测销售量为： 1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件 一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的?? 预测值＝aX（上一期的实际值）＋（1－a)X（上一期的预测值）。当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'-t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St；yt-t期的实际值；yt'-t期的预测值，即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择：经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟... 一次指数平滑法如何计算（要详细步骤） F7=0.3×480+(1-0.3)(6月份预测) 6月份预测可以这样算 F6=0.3×410+(1-0.3)×390(直接用4月份的销售额) 然后把计算出的答案带入第一个横式。具体答案没有算，只是说一下计算方法 指数平滑预测法的例题以及解题过程 公式 Ft=Ft-1+a(At-1-Ft-1)整理及 Ft=a At-1+(1-a)Ft-1 已知 A1=7，初始需求预测=5，即 F1=5 所以 F2=0.2*A1+（1-0.2)*F1=0.2*7+0.8*5=5.4 F3=0.2*A2+（1-0.2）*F2=0.2*9+0.8*5.4=。以此类推 指数平滑预测法 参考答案： 指数平滑法的基本公式 指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1 指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'-t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St；yt-t期的实际值；yt'-t期的预测值，即上期的平滑值St-1。该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。其特点是: 第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1-a)。第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a 值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a 值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。扩展资料：一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过趋势调整，添加趋势修正值，可以在一定程度上改进指数平滑预测结果。调整后的指数... 在采用指数平滑法进行预测的时候，平滑系数的取值范围是多少? 在采用指数平滑法进行预测的时候，平滑系数的取值范围是多少?管理会计 0-1之间，如果取1，则完全为上期实际数，如果取0，则完全为上期预测数。短期预测最好取大，长期预测...

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