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什么是指数平滑法？指数平滑法的优势！

来源： 高顿网校 2020-08-27
指数平滑又称为指数修匀,是一种重要的时间序列预测法。指数平滑法实质上是将历史数据进行加权平均作为未来时刻的预测结果。其加权系数是呈几何级数衰减，时间期数愈近的数据,权数越大,且权数之和等于1,由于加权系数符合指数规律,又具有指数平滑的功能,故称为指数平滑。
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)。
指数平滑法的基本思想：
指数平滑法的基本思想是先对原始数据进行预处理,消除时间序列中偶然性的变化，提高收集的数据中近期数据在预测中的重要程度，处理后的数据称为“平滑值”,然后再根据平滑值经过计算构成预测模型，通过该模型预测未来的目标值。
指数平滑法的优势：
（1）在于既不需要收集很多的历史数据，又考虑了各期数据的重要性,且使用全部的历史数据,它是移动平均法的改进和发展,应用较为广泛；
（2）它具有计算简单、样本要求量较少、适应性较强、结果较稳定等优点；
（3）不但可用于短期预测,而且对中长期测效果更好。
权重的选取
在使用指数平滑法进行预测时，权重a的取值大小也很关键，一般来说，如果数据波动较大，a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，a值应取小一些。根据具体时间序列情况，来大致确定额定的取值范围，然后取几个a值进行试算，比较不同a值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的a。
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