平滑指數預測

A. 如何用指數平滑法預測銷售額

1.可以根據預測公式進行計算
據平滑次數不同，指數平滑法分為：一次指數平滑法、二次指數平滑法和三次指數平滑法等。
（一）一次指數平滑法
當時間數列無明顯的趨勢變化，可用一次指數平滑預測。其預測公式為：
yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，
yt+1'--t+1期的預測值，即本期（t期）的平滑值St ；
yt--t期的實際值；
yt'--t期的預測值，即上期的平滑值St-1 。
該公式又可以寫作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可見，下期預測值又是本期預測值與以a為折扣的本期實際值與預測值誤差之和。


（二） 二次指數平滑預測
二次指數平滑是對一次指數平滑的再平滑。它適用於具線性趨勢的時間數列。其預測公式為：
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
顯然，二次指數平滑是一直線方程，其截距為：(2yt'-yt)，斜率為：(yt'-yt) a/(1-a),自變數為預測天數。

（三） 三次指數平滑預測
三次指數平滑預測是二次平滑基礎上的再平滑。其預測公式是：
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
它們的基本思想都是：預測值是以前觀測值的加權和，且對不同的數據給予不同的權，新數據給較大的權，舊數據給較小的權。
2.指數平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)認為時間序列的態勢具有穩定性或規則性，所以時間序列可被合理地順勢推延；他認為最近的過去態勢，在某種程度上會持續到最近的未來，所以將較大的權數放在最近的資料。
3.指數平滑法的優缺點
指數平滑法是較為有效的銷售預算的統計方法。利用Excel可以簡便易行地進行預測，節約了預測時間並提高了預測的准確率，預測者可根據數據數列散點圖的歷史趨勢等選擇一次或多次指數平滑。但指數平滑法的應用也會受到一定限制。如採用指數平滑法需要有比較完備的歷史資料；當企業銷售量受季節影響較大時，時間序列分解法比指數平滑法應用效果更好等。因此，銷售預測人員要根據企業的具體情況和預測的對象。把指數平滑法和定性預測方法正確地結合起來運用。才能全面認識和把握預測對象的未來發展趨勢，使的預測結果更加接近客觀現實，從而做出實事求是的預測結論。

B. 你知道三次平滑指數如何預測將來值嗎。謝謝

只是二次平滑的延伸，公式更復雜一些，但所有變數都是可以根據現成的數據計算出來的，根據公式求出中間過渡的變數，從而預測將來值，藉助EXCEL比較方便，具體不是三言兩語說得清的，這里有一個很好的例子，希望對你有所幫助^_^ 不懂再問吧
http://wenku..com/view/185218eb998fcc22bcd10d74.html

C. 簡述指數平滑預測法主要有哪些特點

它是加權移動平均預測法的一種變化。平滑系數必須呈大於0、小於1，如0.1、0.4、0.6等。其計算公式為：下期預測數=本期實際數×平滑系數+本期預測數×（1-平滑系數）上列公式是從下列公式演變而成：
下期預測數=本期預測數+ 平滑系數（本期實際數- 本期預測數）這個公式的含義是：在本期預測數上加上一部分用平滑系數調整過的本期實際數與本期預測數的差，就可求出下期預測數。一般說來，下期預測數常介乎本期實際數與本期預測數之間。平滑系數的大小，可根據過去的預測數與實際數比較而定。差額大，則平滑系數應取大一些；反之，則取小一些。平滑系數愈大，則近期傾向性變動影響愈大；反之，則近期的傾向性變動影響愈小，愈平滑。這種預測法簡便易行，只要具備本期實際數、本期預測數和平滑系數三項資料，就可預測下期數。如某種產品銷售量的平滑系數為0.4，1996年實際銷售量為31萬件，預測銷售量為33萬件。則1997年的預測銷售量為：
1997年預測銷售量= 31萬件×0.4+33萬件×（1-0.4）=32.2萬件

D. 指數平滑法的基本公式

指數平滑法計算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。

其預測公式為：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'--t+1期的預測值，即本期（t期）的平滑值St ； yt--t期的實際值； yt'--t期的預測值，即上期的平滑值St-1 。

該公式又可以寫作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可見，下期預測值又是本期預測值與以a為折扣的本期實際值與預測值誤差之和。

其特點是:

第一，指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a,公比為(1- a)。

第二，指數平滑法對於觀察值所賦予的權數有伸縮性，可以取不同的a 值以改變權數的變化速率。如a取小值，則權數變化較迅速，觀察值的新近變化趨勢較能迅速反映於指數移動平均值中。

因此，運用指數平滑法，可以選擇不同的a 值來調節時間序列觀察值的均勻程度(即趨勢變化的平穩程度)。

(4)平滑指數預測擴展閱讀：

一段時間內收集到的數據所呈現的上升或下降趨勢將導致指數預測滯後於實際需求。通過趨勢調整，添加趨勢修正值，可以在一定程度上改進指數平滑預測結果。調整後的指數平滑法的公式為：包含趨勢預測(YITt)=新預測（Yt）+趨勢校正（Tt）。

進行趨勢調整的指數平滑預測有三個步驟：

1、 利用前面介紹的方法計算第t期的簡單指數平滑預測（Yt）；

2、 計算趨勢。其公式為： Tt=(1-b)Tt-1+b(Yt-Yt-1)

其中，

Tt=第t期經過平滑的趨勢；

Tt-1=第t期上期經過平滑的趨勢；

b=選擇的趨勢平滑系數；

Yt=對第t期簡單指數平滑預測；

Yt-1=對第t期上期簡單指數平滑預測。

3、計算趨勢調整後的指數平滑預測值（YITt).計算公式為：YITt=Yt+Tt。

E. 在採用指數平滑法進行預測的時候，平滑系數的取值范圍是多少

0-1之間，如果取1，則完全為上期實際數，如果取0，則完全為上期預測數。
短期預測最好取大，長期預測最好取小。

F. 怎麼用Eviews做一個二次指數平滑法的預測

怎麼用Eviews做一個二次指數平滑法的預測？
eviews里做指數平滑步驟如下：

1、用命令方式：smooth y 得到一個對話框，選擇你要進行的指數平滑的形式，
2、然後在alpha,beta,gamma三個選項中分別填入平滑參數，alpha一般取大於0.5的值（因為在預測中近期佔得的權重較大），beta,gamma一般取0，點擊OK。
3、得到的預測結果中最下面有mean和trend項，有如下關系F(t)=trend+mean*t，令t=1即可得到下一年的預測值F(1)，以此類推。

注意事項：這種方法的最大的難處在於如何確定alpha的數值，但有一個標准就是選擇不同的值使得殘差平方和Sum of Squared Resials達到最小即可。你可以用二分法進行試算以確定較為准確的值。

G. 在採用指數平滑法進行預測的時候,平滑系數的取值范圍是多少 管理會計

0-1之間,如果取1,則完全為上期實際數,如果取0,則完全為上期預測數.
短期預測最好取大,長期預測最好取小.