今天若米知识就给我们广大朋友来聊聊指数平滑法怎么计算,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
用指数平滑法来计算例题
最佳答案分析：指数平滑法计算公式Ft=α* At－1+（1－α）Ft－1
α代表平滑指数，、F代表预测值，A代表实际值
计算过程：
（1）用指数平滑法预测该厂第四季度的产品销售额
第一步写出计算公式： F4=α* A3+（1－α）F3
第二步带入数据：α=0.2， A3为第三季度的实际值，为180万元，关键是第三季度的预测值F3，令第二期的初试预测值F2等于前一期的实际值A1，利用公司计算出F3。
即F2＝A1＝140万元
F3＝α* A2+（1－α）F2 ＝0.2*200＋（1－0.2）*140＝152（万元）
故F4=0.2*180+（1－0.2）*152＝157.6（万元）
（2）2004年的第一季度实际就是预测第五期的销售额。
F5=α* A4+（1－α）F4
带入数据：α＝0.2、A4＝170、F4＝157.6
F5=0.2*170+（1－0.2）*157.6＝160.08（万元）
一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的??
最佳答案预测值＝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，能迅速跟上数据的变化。
扩展资料：
二次指数平滑预测
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).
St--第t期的一次指数平滑值；
St-1--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。
参考资料来源：百度百科-一次指数平滑法
参考资料来源：百度百科-指数平滑法
一次指数平滑法如何计算（要详细步骤）
最佳答案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
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