指数平滑法的具体应用 指数平滑法一般有一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。指数平滑法的预测模型为：初始值的确定，即第一期的预测值。一般原数列的项数较多时（大于15项），可以选用第一期的观察值或选用比第一期前一期的观察值作为初始值。如果原数列的项数较少时（小于15项），可以选取最初几期（一般为前三期）的平均数作为初始值。指数平滑方法的选用，一般可根据原数列散点图呈现的趋势来确定。如呈现直线趋势，选用二次指数平滑法；如呈现抛物线趋势，选用三次指数平滑法。或者，当时间序列的数据经二次指数平滑处理后，仍有曲率时，应用三次指数平滑法。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。
什么是平滑指数 指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗2113(Robert G.Brown)所提出，布朗认为时间序5261列的态势具有稳定4102性或规则性1653，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到未来，所以将较大的权数放在最近的资料。St-时间t的平滑值；yt-时间t的实际值；St-1-时间t-1的平滑值；a-平滑常数，其取值范围为[0，1]；由该公式可知：1.St是yt-1和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt-1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影响下降越迅速；平滑常数a越接近于 0，远期实际值对本期平滑值的影响下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较小的a；当时间数列波动较大时，应取较大的a，以不忽略远期实际值的影响。生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。3.尽管St包含有全期数据的影响，但。
在时间序列的长期趋势分析中，或者时间序列预测中，在什么情况下条件下，使用指数平滑法是最合适的？ 扩展的预测历史数据，也被称为历史隐含的预测。是一个时间序列，可以体现在社会经济现象和规律的发展，进行扩展外推法来预测趋势。时间序列，也被称为时间序列，历史复杂或列的动态数。它是列在一个统计指标值的数量，按时间顺序排出形成。时间序列预测的方法是通过时间序列的制备和分析的基础上，开发过程反射的方向和趋势，类比或延伸，以预测的年的下一个号码的一段时间之后，或者可以到达的时间序列水平。其内容包括：收集和分析的一种社会现象的历史资料的整理；这些数据识别检查，串联排列，时间序列分析，发现社会现象随时间变化而变化的规律，绘制图案，这模型预测的社会现象未来的情况。步时间序列预测方法收集历史数据的第一步，组织，时间序列编译和绘制基于时间序列图。时间序列分析，通常可以起到分类作用的各种因素，传统的分类是基于效果或各种因素的影响分为四类特征：（1）长期趋势；变化（2）季节（3）周期的变化；（4）不规则运动。时间序列第二步分析。数值序列中的每个时间段是许多不同因素的综合结果，而以后发挥作用。第三步是寻找时间序列（T）的季节变化（S）和不规则变动（I）值，并选择代表他们的近似数学模型的长期趋势。各种数学模型中的。
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。
