在采用指数平滑法进行预测的时候，平滑系数的取值范围一般是什么

1. 在采用指数平滑法进行预测的时候，平滑系数的取值范围一般是什么

   
  　　2006年4月自学考试《管理会计（一）》真题单项选择题第3题
  　　在采用指数平滑法进行预测的时候，平滑系数的取值范围一般是（ ）。
  　　A.0<a<0.3                       B.0.3<a<0.7
  　　C.0.7<a<1                       D.0<a<1
   
  查看答案解析   　　正确答案： B
   　　校答案解析： Ft＝aAt-1+（1-a）Ft-1，其中a代表平滑系数，它的取值范围为0<a<1，一般取中值，即在0.3～0.7之间。这样可以使得出的预测值较平稳，能反映企业有关数据稳定的变化趋势。参见教材108页。
  　　
  　　
  　　
  

2. 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。

3. 指数平滑法中的指数平滑值是如何确定的?

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。

4. 指数平滑预测法的介绍

指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预测法。

5. 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。

6. 指数平滑预测法是怎么计算的？

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

7. 利用平滑指数法预测销量时，在销售量波动

【答案】错
【答案解析】
利用平滑指数法预测销量时，在销售量波动较大或进行短期预测时，可选择较大的平滑指数；在销售量波动较小或进行长期预测时，可选择较小的平滑指数。

8. 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。