季节性指数平滑法 市场预测的案例分析

什么是平滑指数 指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G.Brown)所提出，布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；。如何用eviews计算自变量之间的相关系数 打开Eviews软件，点击QUICK，选择GROUP STATISTICS，再选择CORRELATION，把你需要的自变量都输入对话框什么是指数平滑法？ 指数平滑预测法 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。它是加权移动平均预测法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1，如0.1、0.4、0.6等。其计算公式为：下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）上列公式是从下列公式演变而成：下期预测数=本期预测数+平滑系数（本期实际数-本期预测数）这个公式的含义是：在本期预测数上加上一部分用平滑系数调整过的本期实际数与本期预测数的差，就可求出下期预测数。一般说来，下期预测数常介乎本期实际数与本期预测数之间。平滑系数的大小，可根据过去的预测数与实际数比较而定。差额大，则平滑系数应取大一些；反之，则取小一些。平滑系数愈大，则近期倾向性变动影响愈大；反之，则近期的倾向性变动影响愈小，愈平滑。这种预测法简便易行，只要具备本期实际数、本期预测数和平滑系数三项资料，就可预测下期数。如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件对于啤酒这类季节性商品，采用指数平滑法进行预测需要考虑到对预测值进行校正。 参考答案：对进行长期趋势分析与预测的方法有哪些，什么情景下可以适用哪些方法。未解决问题 等待您来回答 奇虎360旗下最大互动问答社区

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