此法是在求出一次指数平滑法的基础上，再作一次指数平滑，然后利用两次指数平滑值求解平滑系数，建立数学模型。其基本公式如下：
式中：St(2)——第t期的二次指数平滑值;
St-1(2)——紧前期的二次指数平滑值;
Yt+T(2)——第t+T期的预测值;
a1，bt——平滑系数。
同二次移动平均值一样，二次指数平滑值一般也不直接用于预测，而是为了求出平滑系数，建立线性时间系列数学模型后进行预测，以便修正指数平滑曲线的滞后现象。此法适用于对具有线性关系的数据进行分析处理，若数据点的分布呈非线性趋势，此法则不适用，必须采用三次指数平滑预测法。下面介绍初始值S0(1)、S0(2)、S0(3)的几种估算方法 ...... （共796字） [阅读本文]>>
投资分析一个自变量与一个因素之间的关系，进行预测的方法。如果一个因变量的变化主要取决于某一自变量，而且相互间的数据分布呈线性趋势，可以用一元线性回归预测方程：yc＝a+bx进行预测。一元线性回归预测与直线趋
投资此法是在X与Y两变量呈线性关系时采用的一种定量预测技术。通过对大量统计数据的观察与分析，若发现因变量Y(即预测目标变量)随自变量X(即影响预测目标的因素)按线性规律变化时，则可建立线性回归方程Y=a+b
投资此法属于时间序列的指数平滑预测法，是在移动平均预测法基础上发展起来的。它既具有移动平均法的长处，又可减少了运算过程中数据的存储量，同时还充分考虑了时间序列数据的远近期的不同影响。其实质也是求一个加权平均
投资一阶线性差分方程的一般形式为：y(t)=by(t-1)+a其中a和b为常数。它的求解公式为：y(t)=y(0)+atb=1若无初始条件，令任意常数A=y(0)-a/(1-b)(当b≠1时)，或A=y(0
投资形如：y′+P(x)y=Q(x)的方程，称一阶线性方程。它的通解是：式中的第二项Ce-Sp(x)dx是对应齐次方程的通解，第二项y′+p(x)y=0是原来非齐次方程的一个特解(在通解中令C=0便得到这个
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