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什么是指數平滑法？指數平滑法的優勢！

指數平滑又稱為指數修勻,是一種重要的時間序列預測法。指數平滑法實質上是將歷史數據進行加權平均作為未來時刻的預測結果。其加權系數是呈幾何級數衰減，時間期數愈近的數據,權數越大,且權數之和等于1,由于加權系數符合指數規律,又具有指數平滑的功能,故稱為指數平滑。

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。其特點是:

第一，指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a,公比為(1-a)。

第二，指數平滑法對于觀察值所賦予的權數有伸縮性，可以取不同的a值以改變權數的變化速率。如a取小值，則權數變化較迅速，觀察值的新近變化趨勢較能迅速反映于指數移動平均值中。因此，運用指數平滑法，可以選擇不同的a值來調節時間序列觀察值的均勻程度(即趨勢變化的平穩程度)。

指數平滑法的基本思想：

指數平滑法的基本思想是先對原始數據進行預處理,消除時間序列中偶然性的變化，提高收集的數據中近期數據在預測中的重要程度，處理后的數據稱為“平滑值”,然后再根據平滑值經過計算構成預測模型，通過該模型預測未來的目標值。

指數平滑法的優勢：

（1）在于既不需要收集很多的歷史數據，又考慮了各期數據的重要性,且使用全部的歷史數據,它是移動平均法的改進和發展,應用較為廣泛；（2）它具有計算簡單、樣本要求量較少、適應性較強、結果較穩定等優點；

（3）不但可用于短期預測,而且對中長期測效果更好。

權重的選取

在使用指數平滑法進行預測時，權重a的取值大小也很關鍵，一般來說，如果數據波動較大，a值應取大一些，可以增加近期數據對預測結果的影響。如果數據波動平穩，a值應取小一些。根據具體時間序列情況，來大致確定額定的取值范圍，然后取幾個a值進行試算，比較不同a值下的預測標準誤差，選取預測標準誤差最小的a。

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