指数平滑法中的平滑系数怎么求啊 如何确定指数平滑法的加权系数

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。调整后的指数。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.指数平滑法中的平滑系数怎么求啊 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。其7a686964616fe58685e5aeb931333332626633过程中，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。请大神帮忙计算一下 3.第一种情况：外购时，企业要支付成本费用=50*3000=150000元。自己制作，企业成本费用=（20+6+6）*3000+4*3000=96000+12000=108000元。150000>；108000，不外购。第二种情况：外购时，企业支付成本费用150000元；生产.移动平均法和指数平滑法中，哪种提供更合适的预测 移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。说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值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。其实这两种方法都各有优缺点，移动平均法是对每一期的预测都加入了前一期的实际结果，其主要缺点是预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动；指数平滑法的主要缺点是难以确定指数平滑系数，受主观影响较大。所以都可以试一下，得到的结果不一定最好，但这至少是两种比较科学的工具。有兴趣可以了解一下灰关联预测，实际中应用的误差还是比较小的，但这个工具内的数学模型却连发明者自己都无法证明。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

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