指数平滑法的基本原理

指数平滑法的基本原理

对于趋势季节序列，移动平均是分解其趋势的一种有效方法。但移动平均也存在一些不足，最主要是对于不含季节因素的趋势序列，每一期的移动平均实际上都只包含了k个数据的信息，没有将数据信息充分反映到趋势值中。指数平滑法弥补了移动平均法的不足，它充分利用了所有数据信息，又体现出近期数据对未来预测影响作用更大的特点。

指数平滑法不仅能通过计算一系列指数平滑值来消除不规则变动，揭示现象的基本趋势，还可以根据指数平滑值与实际值的滞后偏差规律对模型中的参数进行估计，因而在增长趋势序列和各种复杂的季节序列中都得到广泛应用  。