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咨询工程师辅导资料:指数平滑法

更新时间:2009-12-01 13:10:00 来源:|0 浏览0收藏0

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  指数平滑法

  (一)基本原理

  指数平滑法是一种加权移动平均法,选取递减指数数列作为各时期的权重进行加权移动平均计算。

  (二)分类

  1.一次指数平滑法:

  又称简单指数平滑,在计算预测值时对于历史数据的观测值给予不同的权重,是一种较为灵活的时间序列预测方法。

  2. 一次指数平滑法预测模型

  3.一次指数平滑法与简单移动平均法的区别与联系:

  联系:都能够提供简单适时的预测;

  区别:简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正。

  4. 一次指数平滑法适用范围:转自环球网校edu24ol.com

  适用于市场观测呈水平波动,无明显上升或下降趋势情况下的预测。

  (三)指数平滑法的程序(P48图2-4)

  输入历史统计序列

  选择平滑模型

  选择平滑系数

  确定初始值

  计算

  预测结果分析

  输出预测结果析

  合理

  不合理

  原因分析:

  -平滑系数选择

  -平滑模型

  -其他原因转自环 球 网 校edu24ol.com

  选择其他模型

  图2-4 指数平滑法工作流程图

  第一步:输入历史统计序列

  第二步:选择平滑模型

  第三步:选择平滑系数

  平滑系数 的选择:通常按下列情况选择:

  ①观测值呈较稳定的水平发展, 值取0.1-0.3之间;

  ②观测值波动较大时, 值取0.3-0.5之间;

  ③观测值呈波动很大时, 值取0.5-0.8之间。

  第四步:确定初始值

  实践中,一般采用的方法处理是:

  ①时间序列期数20个以上:F0 =x1即用第一期的观测值代替;

  ②时间序列期数20个以下:F0 =(x 1+x 2+x3)/3 或F0 =(x 1+x 2+x3+x 4+x5)/5。可取前3~5个观测值的平均值代替。

  第五步:计算:依次迭代计算,知道得出预测期数据

  第六步:预测结果分析

  第七步:预测结果

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