平滑指数预测

A. 如何用指数平滑法预测销售额

1.可以根据预测公式进行计算
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）一次指数平滑法
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） 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。

（三） 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。
2.指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。
3.指数平滑法的优缺点
指数平滑法是较为有效的销售预算的统计方法。利用Excel可以简便易行地进行预测，节约了预测时间并提高了预测的准确率，预测者可根据数据数列散点图的历史趋势等选择一次或多次指数平滑。但指数平滑法的应用也会受到一定限制。如采用指数平滑法需要有比较完备的历史资料；当企业销售量受季节影响较大时，时间序列分解法比指数平滑法应用效果更好等。因此，销售预测人员要根据企业的具体情况和预测的对象。把指数平滑法和定性预测方法正确地结合起来运用。才能全面认识和把握预测对象的未来发展趋势，使的预测结果更加接近客观现实，从而做出实事求是的预测结论。

B. 你知道三次平滑指数如何预测将来值吗。谢谢

只是二次平滑的延伸，公式更复杂一些，但所有变量都是可以根据现成的数据计算出来的，根据公式求出中间过渡的变量，从而预测将来值，借助EXCEL比较方便，具体不是三言两语说得清的，这里有一个很好的例子，希望对你有所帮助^_^ 不懂再问吧
http://wenku..com/view/185218eb998fcc22bcd10d74.html

C. 简述指数平滑预测法主要有哪些特点

它是加权移动平均预测法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1，如0.1、0.4、0.6等。其计算公式为：下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）上列公式是从下列公式演变而成：
下期预测数=本期预测数+ 平滑系数（本期实际数- 本期预测数）这个公式的含义是：在本期预测数上加上一部分用平滑系数调整过的本期实际数与本期预测数的差，就可求出下期预测数。一般说来，下期预测数常介乎本期实际数与本期预测数之间。平滑系数的大小，可根据过去的预测数与实际数比较而定。差额大，则平滑系数应取大一些；反之，则取小一些。平滑系数愈大，则近期倾向性变动影响愈大；反之，则近期的倾向性变动影响愈小，愈平滑。这种预测法简便易行，只要具备本期实际数、本期预测数和平滑系数三项资料，就可预测下期数。如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。则1997年的预测销售量为：
1997年预测销售量= 31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

D. 指数平滑法的基本公式

指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。

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。

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)。

(4)平滑指数预测扩展阅读：

一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过趋势调整，添加趋势修正值，可以在一定程度上改进指数平滑预测结果。调整后的指数平滑法的公式为：包含趋势预测(YITt)=新预测（Yt）+趋势校正（Tt）。

进行趋势调整的指数平滑预测有三个步骤：

1、 利用前面介绍的方法计算第t期的简单指数平滑预测（Yt）；

2、 计算趋势。其公式为： Tt=(1-b)Tt-1+b(Yt-Yt-1)

其中，

Tt=第t期经过平滑的趋势；

Tt-1=第t期上期经过平滑的趋势；

b=选择的趋势平滑系数；

Yt=对第t期简单指数平滑预测；

Yt-1=对第t期上期简单指数平滑预测。

3、计算趋势调整后的指数平滑预测值（YITt).计算公式为：YITt=Yt+Tt。

E. 在采用指数平滑法进行预测的时候，平滑系数的取值范围是多少

0-1之间，如果取1，则完全为上期实际数，如果取0，则完全为上期预测数。
短期预测最好取大，长期预测最好取小。

F. 怎么用Eviews做一个二次指数平滑法的预测

怎么用Eviews做一个二次指数平滑法的预测？
eviews里做指数平滑步骤如下：

1、用命令方式：smooth y 得到一个对话框，选择你要进行的指数平滑的形式，
2、然后在alpha,beta,gamma三个选项中分别填入平滑参数，alpha一般取大于0.5的值（因为在预测中近期占得的权重较大），beta,gamma一般取0，点击OK。
3、得到的预测结果中最下面有mean和trend项，有如下关系F(t)=trend+mean*t，令t=1即可得到下一年的预测值F(1)，以此类推。

注意事项：这种方法的最大的难处在于如何确定alpha的数值，但有一个标准就是选择不同的值使得残差平方和Sum of Squared Resials达到最小即可。你可以用二分法进行试算以确定较为准确的值。

G. 在采用指数平滑法进行预测的时候,平滑系数的取值范围是多少 管理会计

0-1之间,如果取1,则完全为上期实际数,如果取0,则完全为上期预测数.
短期预测最好取大,长期预测最好取小.