excel指數平滑法案例分析

1、Excel應用案例指數平滑法指數平滑法移動平均法的預測值實質上是以前觀測值的加權和，且對不同時期的數據給予相同的加權。這往往不符合實際情況。指數平滑法則對移動平均法進行了改進和發(fā)展，其應用較為廣泛。1.1.指數平滑法的基本理論指數平滑法的基本理論根據平滑次數不同，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。但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

2、權。①一次指數平滑法一次指數平滑法設時間序列為，則一次指數平滑公式為：式中為第t周期的一次指數平滑值；為加權系數，0＜＜1。為了弄清指數平滑的實質，將上述公式依次展開，可得：由于0＜＜1，當→∞時，→0，于是上述公式變?yōu)椋河纱丝梢妼嶋H上是的加權平均。加權系數分別為，，…，是按幾何級數衰減的，愈近的數據，權數愈大，愈遠的數據，權數愈小，且權數之和等于1，即。因為加權系數符合指數規(guī)律，且又具有平滑數據的功能，所以稱為指數平滑。用上述平滑值進

3、行預測，就是一次指數平滑法。其預測模型為：即以第t周期的一次指數平滑值作為第t1期的預測值。②二次指數平滑法二次指數平滑法當時間序列沒有明顯的趨勢變動時，使用第t周期一次指數平滑就能直接預測第t1則從上式可以看出，新預測值是根據預測誤差對原預測值進行修正得到的。的大小表明了修正的幅度。值愈大，修正的幅度愈大，值愈小，修正的幅度愈小。因此，值既代表了預測模型對時間序列數據變化的反應速度，又體現了預測模型修勻誤差的能力。在實際應用中，值是根

4、據時間序列的變化特性來選取的。若時間序列的波動不大，比較平穩(wěn)，則應取小一些，如0.1～0.3；若時間序列具有迅速且明顯的變動傾向，則應取大一些，如0.6～0.9。實質上，是一個經驗數據，通過多個值進行試算比較而定，哪個值引起的預測誤差小，就采用哪個。2.2.應用舉例應用舉例已知某廠1978～1998年的鋼產量如下表所示，試預測1999年該廠的鋼產量。年份鋼產量年份鋼產量1978676198920311979825199022341980

5、774199125661981716199228201982940199330061983115919943093198413841995327719851524199635141986166819973770198716881998410719881958下面利用指數平滑指數平滑工具進行預測，具體步驟如下：選擇工具工具菜單中的數據分析數據分析命令，此時彈出數據分析數據分析對話框。在分析工具分析工具列表框中，選擇指數平滑指數平滑工具。這