指数平滑法优缺点及适应范围

1. 指数平滑法优缺点及适应范围

指数平滑法运用比较灵活，适用范围较广，但是在平滑指数的选择上具有一定的主观随意性。优点：所需数据资料少，就可以预测出来所需要的结果，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，兼容了全期平均和移动平均所长。指数平滑法的缺点：赋予远期较小的比重，近期较大的比重，所以只能进行短期预测。
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 。

扩展资料
指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也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

2. 指数平滑法优缺点及适应范围

指数平滑预测法的优点：对不同时间的数据的非等权处理较符合实际情况。实用中仅需选择一个模型参数，即可进行预测，简便易行。具有适应性，也就是说预测模型能自动识别数据模式的变化而加以调整。
指数平滑预测法的缺点：对数据的转折点缺乏鉴别能力，但这一点可通过调查预测法或专家预测法加以弥补。长期预测的效果较差，故多用于短期预测。
适应范围
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)。
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
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，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。
1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，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，能迅速跟上数据的变化。
4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
参考资料来源：百度百科-指数平滑法
参考资料来源：百度百科-指数平滑预测法

3. excel具体怎么指数平滑

4. 平滑指数计算公式是什么？

平滑指数法公式：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。其特点是：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）。

示例
以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。
根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。

5. 怎么用EXCEL估算平滑系数！一共13个数据 求大神帮忙算下！！急！！

打开“数据”下的的“数据分析”在列表中选择“指数平滑”，打开“指数平滑”编辑器。
在“输入”区域中选择13个数据所在区域，在“阻尼系数”中试填一个阻尼系数，并将数据输出到与13个数对应的位置，然后比较倒数第2个数的差异，如果差异较大，那就重新打开“指数平滑”编辑器，修改阻尼系数，直到前后两个数据几乎是一一对应的。

本题中的阻尼系数为0.0002
则平滑系数=1-阻尼系数=1-0.0002=0.9998

详见附图：

6. 在指数平滑法的公式中,α是怎样确定的

1、预测值＝aX（上一期的实际值）＋（1－a)X（上一期的预测值）。

2、指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)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；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

7. 指数平滑法的预测公式

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。 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。二次指数平滑基本公式 St=αSt+(1-α)St-1 Yt+T=at+btT at=2St-St bt=(α/1-α)(St-St)  式中  St--第t期的一次指数平滑值 St--第t期的二次指数平滑值 α--平滑系数 Yt+T--第t+T期预测值 T--由t期向后推移期数 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，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。

8. 如何运用指数平滑法预测？

平滑指数法公式：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。其特点是：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）。

示例
以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。
根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。