二次指数平滑法 a参数 Holt两参数指数平滑的β参数如何估计？

三次指数平滑如何求参数？ 三次指数平滑法有三个参数，怎样求得最优参数？通过MSE貌似不行，不好求偏导啊！用霍尔特双参数线性指数平滑法（α=0.2，γ=0.4)预测某产品在第15、第16期的销售量。已知x14=280，S13=240，b13=8.2 F15=254.56+10.744脳1=265.304 ；nbsp；F16=254.56+10.744脳2=276.048指数平滑法优缺点及适应范围 指数平滑预测法的2113优点：对不同时间的数据的非等权处5261理较符合实际情况4102。实用中仅需选择一个模1653型参数，即可进行预测，简便易行。具有适应性，也就是说预测模型能自动识别数据模式的变化而加以调整。指数平滑预测法的缺点：对数据的转折点缺乏鉴别能力，但这一点可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。长期预测的效果较差，故多用于短期预测。适应范围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)。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，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。。二次指数平滑法题求大神做一下 本年度1月份假设初始值 54，a=0.71次指数5261平滑4102 0.7*65+(1-0.7)*54=61.7本年度16532月份1次指数平滑 0.7*54+0.3*61.7=56.31二次指数平滑，初始值 61.70.7*56.31+0.3*61.7=57.927本年度2月份1次指数平滑0.7*85+0.3*56.31=76.393二次指数平滑，0.7*76.393+0.3*57.927=70.8532本年度10月份1次指数平滑 xx二次指数平滑 yy(自己计算xx，yy)销售额 Y(10+t)=b+c*t，t=月份差b=2*xx-yyc=(0.7/(1-0.7))(xx-yy)下一年度1月份销售额 Y(10+3)=b+c*3下一年度2月份销售额 Y(10+4)=b+c*4如何推导二次指数平滑公式？ 各位大神好，看网上关于二次指数平滑和三次指数平滑的公式有两种，这两种公式是等价的吗？Holt两参数指数平滑的β参数如何估计？ 一般分为定性预测和定量预测两种。定性预测的方法主要德尔菲法、主观概率法、情景预测法；定量预测法主要有回归预测法、时间序列分解法。怎么用Eviews做一个二次指数平滑法的预测？eviews里做指数平滑步骤如下：1、用命令方式：smooth y 得到一个对话框，选择你要进行的指数平滑的形式，2、然后在alpha，beta，gamma三个选项中分别填入平滑参数，alpha一般取大于0.5的值（因为在预测中近期占得的权重较大），beta，gamma一般取0，点击OK。3、得到的预测结果中最下面有mean和trend项，有如下关系F(t)=trend+mean*t，令t=1即可得到下一年的预测值F(1)，以此类推。注意事项：这种方法的最大的难处在于如何确定alpha的数值，但有一个标准就是选择不同的值使得残差平方和Sum of Squared Residuals达到最小即可。你可以用二分法进行试算以确定较为准确的值。怎么用Eviews做一个二次指数平滑法的预测？eviews里做指数平滑步骤如下：1、用命令方式：smoothy得到一个对话框，选择你要进行的指数平滑的形式，2、然后在alpha，beta，。excel具体怎么指数平滑 1、首先在Excel表格中输入年份与相关数据，需要进行平滑指数的操作计算出预来测数据。2、预测值是从第二期开始，第二期的预测值=第一期的实际值，所以c3=b2。3、设置一个平滑系源数，例如设置为“0.3”，在C4单元格中输入公式：=$F$2*B3+(1-$F$2)*C3。从第三期开始，每一期的预测值=平滑系数*上一期的实际值+（1-平滑系数）*上一期的预测值。zhidao4、点击回车并下拉公式即可得出预测的数值结果了。指数平滑法中的平滑系数怎么求啊 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。所有预测方法中，简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。下面将详细介绍指数平滑法这种方法。指数平滑法的基本公式是：St=ayt+(1-a)St-1式中，St-时间t的平滑值；yt-时间t的实际值；St-1-时间t-1的实际值；a-平滑常数，其取值范围为[0，1]；由该公式可知：1.St是yt和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt和 St-1对St的影响程度，当a取1时，St=yt；当a取0时，St=St-1。2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。其7a686964616fe58685e5aeb931333332626633过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。

#指数平滑法