一次指数平滑法如何计算（要详细步骤） 指数平滑法如何用

怎样用spss操作三次指数平滑法 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，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。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。一次指数平滑法如何计算（要详细步骤） F7=0.3×480+(1-0.3)(6月份预测)6月份预测可以这样算F6=0.3×410+(1-0.3)×390(直接用4月份的销售额)然后把计算出的答案带入第一个横式。具体答案没有算，只是说一下计算方法指数平滑法的计算以及注意事项？ 指数平滑法的计算以及注意事项，为改进移动平均值计算法存在的两个不足，现在需要引入一个平滑常数，根据以前发生的情况不如近期发生的情况重要的基本思想，需要考虑平滑。如何使用指数平滑法对未来发展水平做出预测，我们在生活中会出现各种各样的数据，未来的事谁也不知道，于是当我们掌握一定的数据，想要对未来做出预测时可以用指数平滑法。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。一次指数平滑法如何计算（要详细步骤） 平滑系数0.3时预测第12年运货量为24.31536625 平滑系数0.6时预测第12年运货量为 23.91031832 用excel=〉工具=〉数据分析=〉指数平滑，得到的结果。如果你的“工具”里没有。这样的数据如何在excel中用指数平滑法？ 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：2438065546Excel应用案例指2113数平滑法移动平均法的预测值实质上是以5261前观测值的加4102权和，且对不同时1653期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。1.指数平滑法的基本理论根据平滑次数不同，指数平滑法分为：一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。①一次指数平滑法设时间序列为，则一次指数平滑公式为：式中为第t周期的一次指数平滑值；为加权系数，0。为了弄清指数平滑的实质，将上述公式依次展开，可得：由于0，当→时，→0，于是上述公式变为：由此可见实际上是的加权平均。加权系数分别为，…，是按几何级数衰减的，愈近的数据，权数愈大，愈远的数据，权数愈小，且权数之和等于1，即。因为加权系数符合指数规律，且又具有平滑数据的功能，所以称为指数平滑。用上述平滑值进行预测，就是一次指数平滑法。其预测模型为：即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。②二次指数平滑法当时间序列没有。

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