平滑指數法是什么

指數平滑法是在移動平均法基礎上發(fā)展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測。其原理是任一期的指數平滑值都是本期實際觀察值與前一期指數平滑值的加權平均。
指數平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗認為時間序列的態(tài)勢具有穩(wěn)定性或規(guī)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(tài)勢，在某種程度上會持續(xù)到未來，所以將較大的權數放在最近的資料。 St--時間t的平滑值；yt--時間t的實際值；St-1--時間t-1的平滑值；a--平滑常數，其取值范圍為[0,1]；由該公式可知：
1.St是yt-1和St-1的加權算數平均數，隨著a取值的大小變化，決定yt-1和St-1對St的影響程度，當a取1時，St=yt；當a取0時，St=St-1。
2.St具有逐期追溯性質，可探源至St-t+1為止，包括全部數據。其過程中，平滑常數以指數形式遞減，故稱之為指數平滑法。指數平滑常數取值至關重要。平滑常數決定了平滑水平以及對預測值與實際結果之間差異的響應速度。 平滑常數a越接近于1，遠期實際值對本期平滑值的影響下降越迅速；平滑常數a越接近于0，遠期實際值對本期平滑值的影響下降越緩慢。由此，當時間數列相對平穩(wěn)時，可取較小的a；當時間數列波動較大時，應取較大的a，以不忽略遠期實際值的影響。生產預測中，平滑常數的值取決于產品本身和管理者對良好響應率內涵的理解。
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