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。。
指数平滑预测法的介绍 指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预测法。
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
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。
