指数平滑预测法：什么意思、特点特征、计算公式

指数平滑预测法：什么意思、特点特征、计算公式

指数平滑法预测是对移动平均法的改进与发展，是一种特殊的加权移动平均法。

指数平滑预测法改进了移动平均法的不足，具有以下几方面特点：

首先，指数平滑预测法不需要保存历史数据，计算较为方便。即改进了移动平均法在应用中必须储存多个实际值，需要保存大量历史数据的不足。

其次，指数平滑预测法对时间序列各个时期的数据均以考虑，并根据时间远近顺序赋予其不同的权数。即改进了移动平均法只利用最近 n 期的数据，并简单假定这些数据同等重要的不足。

再次，指数平滑预测法只需确定一个权数，其他期的权数可以按规律推算出来，使预测模型的更新更为简易。即改进了加权移动平均法确定多个权数的过程，应用更加简便。因此，指数平滑预测法是一种常用的市场预测方法。

指数平滑预测法的基本公式是：

S _t ＝ αy _t ＋（1－ α ） S _t－ 1

式中， S _t 为时间序列 t 期的平滑值； y _t 为时间序列 t 期的实际值； S _t－ 1 为时间序列 t－ 1期的平滑值； α 为加权系数，取值范围0＜ α ＜1。

将指数平法基本公式展开：

由此可见，其权数依次为 α 、 α （1－α）； α （1－ α ） ² …… α （1－ α ） ^t－ 1 ，是一个依次递减的等比数列。该预测方法之所以被称为指数平滑预测法，就是因为这个等比数列若绘成曲线是一条指数曲线，而不是说这种预测法的预测模型是指数形式。