如何用指数平滑法预测销售额 1.可以根据预测公式进行2113计算据平滑5261次数4102不同,指数平滑法分为:一次指数平1653滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。(一)一次指数平滑法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。(二)二次指数平滑预测二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列。其预测公式为:yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a)式中,yt=ayt-1'+(1-a)yt-1显然,二次指数平滑是一直线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(yt'-yt)a/(1-a),自变量为预测天数。(三)三次指数平滑预测三次指数平滑预测是二次平滑基础上的再平滑。其预测公式是:yt+m=(3yt'-3yt+yt)+[(6-5a)yt'-(10-8a)yt+(4-3a)yt]*am/2(1-a)2+(yt'-2yt+yt')*a2m2/2(1-a)2式中,yt=ayt-1+(1-a)yt-1它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据。服装、空调和冷饮等产品的市场需求预测适合采用()。 A.季节指数法 B.移动平均法 参考答案:A解析:季节指数法是根据预测目标各个日历年度按季(月)编制的时间数列资料,以统计方法测定出反映季节变动规律性的季节指数,并利用季节指数进行近期预测的一。季节指数法的计算步骤 1、收集历年(通常至少有三2113年)各月5261或各季的统计资料(观察值)。2、求4102出各年同月或同季观察1653值的平均数(用A表示)。3、求历年间所有月份或季度的平均值(用B表示)。4、计算各月或各季度的季节指数,即C=A/B。5、根据未来年度的全年趋势预测值,求出各月或各季度的平均趋势预测值,然后乘以相应季节指数,就得未来年度内各月和各季度包括季节变动的预测值。是以时间序列含有季节性周期变动的特征,计算描述该变动的季节变动指数的方法。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。用指数平滑法来计算例题 分析:指数平滑法计算公式Ft=α*At-1+(1-α)Ft-1α代表平滑指数,、F代表预测值,A代表实际值计算过程:(1)用指数平滑法预测该厂第四季度的产品销售额第一步写出计算公式:F4=α*A3+(1-α)F3第二步带入数据:α=0.2,A3为第三季度的实际值,为180万元,关键是第三季度的预测值F3,令第二期的初试预测值F2等于前一期的实际值A1,利用公司计算出F3。即F2=A1=140万元F3=α*A2+(1-α)F2=0.2*200+(1-0.2)*140=152(万元)故F4=0.2*180+(1-0.2)*152=157.6(万元)(2)2004年的第一季度实际就是预测第五期的销售额。F5=α*A4+(1-α)F4带入数据:α=0.2、A4=170、F4=157.6F5=0.2*170+(1-0.2)*157.6=160.08(万元)什么是指数调整法 ? 指数调整法(1)指数调整法应用分析 指数调整法系按照账面原值乘以建筑调价系数去估算房屋现行造价的一种方法。它一般适用于群体建筑的评估,也可用于单体建筑的评估,但评估。指数平滑法的趋势调整 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。调整后的指数平滑法的公式为:包含趋势预测(YITt)=新预测(Yt)+趋势校正(Tt)进行趋势调整的指数平滑预测有三个步骤:1、利用前面介绍的方法计算第t期的简单指数平滑预测(Yt);2、计算趋势。其公式为:Tt=(1-b)Tt-1+b(Yt-Yt-1)其中,Tt=第t期经过平滑的趋势;Tt-1=第t期上期经过平滑的趋势;b=选择的趋势平滑系数;Yt=对第t期简单指数平滑预测;Yt-1=对第t期上期简单指数平滑预测。3、计算趋势调整后的指数平滑预测值(YITt).计算公式为:YITt=Yt+Tt。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。
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