用一次指数平滑法计算 求高手们帮助

1. 用一次指数平滑法计算 求高手们帮助

如图，不懂再问我。1月份是236

2. 一次指数平滑计算 麻烦您啦

月份              7           8        9       10         11      12
销售额           150     176      189      205    225      240
预测值           -          150      171     185    201       220
下一年一月份预测值 240*0.8+220*0.2=236

每期预测值都=上期实际值*0.8+上期预测值*0.2

3. 一次指数平滑法系数a应对如何选择

您好，亲！很高兴为您解答哦！一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。同时，对于市场预测来说，还应根据中长期趋势变动和季节性变动情况的不同而取不同的阿尔法值，一般来说，应按以下情况处理：【摘要】
一次指数平滑法系数a应对如何选择【提问】
您好，亲！很高兴为您解答哦！一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。同时，对于市场预测来说，还应根据中长期趋势变动和季节性变动情况的不同而取不同的阿尔法值，一般来说，应按以下情况处理：【回答】
一次指数平滑法是指以最后的一个第一次指数平滑。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。同时，对于市场预测来说，还应根据中长期趋势变动和季节性变动情况的不同而取不同的阿尔法值，一般来说，应按以下情况处理：【回答】
1.如果观察值的长期趋势变动接近稳定的常数，应取居中阿尔法值(一般取0.6—0.4)使观察值在指数平滑中具有大小接近的权数；


2.如果观察值呈现明显的季节性变动时，则宜取较大的阿尔法值(一般取0.6一0.9)，使近期观察在指数平滑值中具有较大作用，从而使近期观察值能迅速反映在未来的预测值中；


3.如果观察值的长期趋势变动较缓慢，则宜取较小的e值(一般取0.1—0.4)，使远期观察值的特征也能反映在指数平滑值中。在确定预测值时，还应加以修正，在指数平滑值S，的基础上再加一个趋势值b，因而，原来指数平滑公式也应加一个b。


一次指数平滑法是根据前期的实测数和预测数，以加权因子为权数，进行加权平均，来预测未来时间趋势的方法。【回答】
一次指数平滑法的计算公式

一次指数平滑法计算公式为：


yt + 1 = axt + (1 − a)yt


式中， xt―― 时期 t 的实测值；


yt―― 时期 t 的预测值；


a―― 平滑系数，又称加权因子，取值范围为0≤a≤1。


将的表达式逐次代入yt + 1中，展开整理后，得：





从上式中可以看出，一次指数平滑法实际上是以a(1 − a)k为权数的加权移动平均法。由于k越大，a(1 − a)k越小，所以越是远期的实测值对未来时期平滑值的影响就越小。 在展开式中，最后一项y1为初始平滑值，在通常情况下可用最初几个实测值的平均值来代替，或直接可用第 1 时期的实测值来代替。【回答】
从上式可以看出，新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正得到的。a的大小表明了修正的幅度。a值愈大，修正的幅度愈大，a值愈小，修正的幅度愈小。 因此，a值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度，又体现了预测模型修匀误差的能力。


在实际应用中，a值是根据时间序列的变化特性来选取的。 若时间序列的波动不大，比较平稳，则a应取小一些，如0.1 ～ 0.3 ；若时间序列具有迅速且明显的变动倾向， 则a应取大一些，如 0.6 ～ 0.9 。实质上，aa是一个经验数据，通过多个值进行试算比较而定，哪个a值引起的预测误差小，就采用哪个。【回答】

4. 指数平滑方法深度解析（一次二次三次）

  CSDN同步参考链接 
   指数平滑方法说起来感觉挺简单的，不就是几期求均值吗，但是你知道在Eviews里做指数平滑模型的时候，1、他的初始值是如何确定的吗？2、初始值的确定方法可以按照我们想的去改变吗？  3、Eviews得到结果中的 End of Period Levels:  Mean  代表什么意思？  4、如果进行预测，期数增加1期或者2期，3期的话，序列对应的sm又是什么样的？今天我们就结合Excel 和 Eviews 的结果进行对比，并给出上述问题的解析。
   原始数据序列：yt   平滑值序列：St   预测值序列：yt_fore
   1.1 平滑值表达式
                                           1.2 预测值表达式
                                           初始项可以自行定义（比如使用第1期值，或者前3期平均值等），也可以由软件自动给出。
   1.3 说明   之所以给出这两个表达式，是因为网络上出现的次数太多了，而且还让人混乱，实际上这两个表达式的关系是：  t+1 期的预测值是 t 期的平滑值 。
   s0 y0 y0预测值的初始值：都用前三期的平均值表示，即   参数为0.5，y0=23，S0=(y1+y2+y3)/3=11，y0_fore=11   参数值a：0.5
   1.4 适用范围   当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。
   1.5 案例
                                                                                                                                                                   通过 Excel 和 Eviews 结果对比，发现，Eviews给出的结果是预测值结果（没有平滑值）。并且 Eviews 的初始预测值即y0的预测值默认为前8期的均值。（红色单元格即为验证过程）   
                                                                                   
                                           原始数据序列：yt   一次平滑值序列：St(1)   二次平滑值序列：St(2)   预测值序列：yt_fore
   2.1 平滑值表达式
                                           2.2 预测值表达式
                                           2.3 说明   初始值设定：参数为0.9，y0=23，S0(1)=23，S0(1)=28.4
   2.4 适用范围   当时间序列的变动呈现直线趋势时，用一次指数平滑法来进行预测将存在明显的滞后偏差，此时需要使用二次指数平滑。二次指数平滑是在一次指数平滑的基础上再进行一次平滑。
   2.5 案例
                                                                                                                           可以发现，Eviews 的二次指数平滑结果即为预测值结果，与 Excel 的预测结果不是很一致，原因可能是初始值的设定可能不一样。（我暂时也不知道 Eviews 的二次指数平滑的初始值设定规则是什么）
   
                                           
                                           原始数据序列：yt   一次平滑值序列：St(1)   二次平滑值序列：St(2)   三次平滑值序列：St(3)   预测值序列：yttt_fore
   3.1 平滑值表达式
                                           3.2 预测值表达式
                                           3.3 说明   初始值设定：参数为0.3，S0=(y1+y2+y3)/3=246.1，S0(1)=246.1，S0(1)=244.5
   3.4 适用范围   时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需采用三次指数平滑序列进行预测。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑。
   3.4 案例
   
                                                                                   
   对最开始问题的解答：    针对问题一 ：   Eviews中，对于一次指数平滑，初始值以前8期的均值来确定；二次指数平滑我暂时还不确定；三次指数平滑Eviews不可以做。
    针对问题二 ：   Eviews初始值无法自己设定。
    针对问题三 ：   End of Period Levels:   Mean 是一次指数平滑出现的结果，表示未来1期的预测值。
    针对问题四 ：   一次指数平滑，未来1/2/3……/n 期，都为一个值。   二次指数和三次指数平滑，可以根据方程公式算出未来未来1/2/3……/n 期的预测值。    数据参考来源    最后祝大家学习愉快~

5. 指数平滑法如何计算st?？

St--时间t的平滑值；yt--时间t的实际值；St-1--时间t-1的平滑值；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。由此，当时间数列相对平稳时，可取较小的a；当时间数列波动较大时，应取较大的a，以不忽略远期实际值的影响。生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。3.尽管St包含有全期数据的影响，但实际计算时，仅需要两个数值，即yt和 St-1，再加上一个常数a，这就使指数滑动平均具有逐期递推性质，从而给预测带来了极大的方便。4.根据公式S1=ay1+(1-a)S0，当欲用指数平滑法时才开始收集数据，则不存在y0。无从产生S0，自然无法据指数平滑公式求出S1，指数平滑法定义S1为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。如果能够找到y1以前的历史资料，那么，初始值S1的确定是不成问题的。数据较少时可用全期平均、移动平均法；数据较多时，可用最小二乘法。但不能使用指数平滑法本身确定初始值，因为数据必会枯竭。如果仅有从y1开始的数据，那么确定初始值的方法有：1）取S1等于y1；2）待积累若干数据后，取S1等于前面若干数据的简单算术平均数，如：S1=（y1+ y2+y3）/3等等。

6. 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)
把计算出的答案带入第一个横式。
平滑系数0.3时预测第12年运货量为du24.31536625
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。

扩展资料:
指数平滑法用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。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。
参考资料来源：百度百科-指数平滑法

7. 指数平滑法的计算公式是什么

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。
参考资料：百度百科---指数平滑法

8. 指数平滑法怎么计算？

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。
参考资料：百度百科---指数平滑法