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: 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。
指数平滑法
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: 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)。
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。
一次指数平滑预测,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 [2] 。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
三次指数平滑预测
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。
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