采用指数平滑法

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，长期预测采用指数平滑法进行市场预测，若观测值呈较稳定的水平发展，则平滑指数的取值范围为( 参考答案：A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? 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,长期预测最好取小.什么是指数平滑法？ 指数平滑法实际上是一种2113特殊的加5261权移动平均法。指数平滑4102法主要运用于生1653产预测，也可用于中短期经济发展趋势预测。在所有的预测方法中，指数平滑法是应用最广泛的一种。简单的全期平均法是平等利用时间序列的所有过去的数据。指数平滑法在移动平均法的基础上发展起来的时间序列分析预测方法。通过计算指数平滑值，并配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。其原理是任意周期的指数平滑值是实际观测值和上一周期指数平滑值的加权平均值。扩展资料指数平滑法可分为第一指数平滑法、第二指数平滑法和第三指数平滑法。当时间序列没有明显的趋势变化时，可以用指数平滑法进行预测。二次指数平滑法适用于具有线性趋势的时间序列。三次指数平滑预测是一种基于二次平滑的再平滑方法。指数平滑法的特点是可以加强观测期近期观测值对预测值的影响，不同时间观测值的权重不同，从而增加近期观测值的权重，使预测值能够反映市场的实际变化很快，观察值给出的权重可以按比例缩放，因此可以采用不同的A值来改变权重的变化率。参考资料来源：百度百科-指数平滑法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? 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，长期预测最好取小。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? 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,长期预测最好取小.采用指数平滑法定量进行销售预测，当销售量波动较大或进行短期预测时，做出的选择是( )。 采用指数平滑法定量进行销售预测，当销售量波动较大或进行短期预测时，做出的选择是()。A．选择较大的平滑指数 B．选择较小的平滑指数 C．平滑指数可选择零 D．用指数平滑法来计算例题 分析：指数平滑法计算公式Ft=α*At－1+（1－α）Ft－1α代表平滑指数，、F代表预测值，A代表实际值计算过程：（1）用指数平滑法预测该厂第四季度的产品销售额第一步写出计算公式：F4=α*A3+（1－α）F3第二步带入数据：α=0.2，A3为第三季度的实际值，为180万元，关键是第三季度的预测值F3，令第二期的初试预测值F2等于前一期的实际值A1，利用公司计算出F3。即F2＝A1＝140万元F3＝α*A2+（1－α）F2＝0.2*200＋（1－0.2）*140＝152（万元）故F4=0.2*180+（1－0.2）*152＝157.6（万元）（2）2004年的第一季度实际就是预测第五期的销售额。F5=α*A4+（1－α）F4带入数据：α＝0.2、A4＝170、F4＝157.6F5=0.2*170+（1－0.2）*157.6＝160.08（万元）什么是指数平滑法? 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.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.由此,当时间数列相对平稳时,可取较大的a；当时间数列波动较大时,应取较小的a,以不忽略