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一次指数平滑法优缺点 简述指数平滑法的特点

2021-03-05知识17

平滑指数法的特点及优缺点? 平滑指数法的特点:简单的全期平均法知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,不舍道弃过去的数据,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。平滑指数法的优缺点:1、优点:所需数据资料少,就可以预测出来所需要的结果,指数内平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法,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,赋予逐渐收敛为零容的权数是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。2、缺点:赋予远期较小的比重,近期较大的比重,所以只能进行短期预测。

指数平滑法的基本公式 指数平滑法计算公式:2113St=aYt-1+(1-a)St-1指数平滑法实际上是一种特殊的加5261权移动平4102均法。其预测1653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。

什么是指数平滑法? 指数平滑法实际上2113是一种特殊的5261加权移动平均法。指数平滑法主要运用4102于1653生产预测,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:-指数平滑法

平滑指数法的特点及优缺点? 悟空问答合作邮箱:wendahz@toutiao.com 悟空问答侵权投诉通道:jubao@toutiao.com 京ICP备12025439号-14 京公网安备11000002002030号 网络文化经营许可证 跟帖评论自律。

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。。

移动平均法、指数平滑法和时间序列分解法,它们各自的优缺点是什么?

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。

一次指数平滑法优缺点 简述指数平滑法的特点

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