指数平滑法指的是什么？ 指数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，它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。其原理是任一期的指数平滑。
使用指数平滑法进行短期预测的一个显著优势就是该模型可以随时间序列的变化模式进行调整。 参考答案：对
衡量用指数平滑法建立的预测模型的好与坏，主要看结果中的什么参数？以及各个参数是越大越好，还是越小越好？ 0代码生成EA免费跟随EAwww.iaitrade.com 15 人赞同了该回答 通常我们会从两个方面定义模型的”好“与”坏。一个是训练集的拟合优度，另外一个是检验集的预测精度。考虑。
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。
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次指数平滑 0.7*65+(1-0.7)*54=61.7本年度2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
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
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。
SPSS 指数平滑模型 平滑常数如何确定 你应该是想运用指数平滑法进行原始数据拟合以及进行预测吧，在spss中操作如下：分析-预测-创建模型，在出现的“时间序列建模器”框中的“方法”选择“指数平滑法”，再在条件中选择不同的模型，至于各种模型的使用条件，自行，然后可以选择不同的模型类型，比较不同模型拟合结果的修正R^2值，值越大拟合效果就越好。【如果在方法中选择“专家建模法”，系统会从指数平法和ARIMA模型中自动得出一个最合适的模型】
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。
成本管理模型中，对成本进行预测可采用指数平滑法吗 成本预测是指运用一定的科学方法，对未来成本水平及其变化趋势作出科学的估计。通过成本预测，掌握未来的成本水平及其。
