一次指数平滑法
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一种预测方法。指通过平滑系数对历史观察值加以“修匀”,清除随机成分,以用来预测未来的方法。其公式为:
St+1=αXt+ (1-α) St或St+1=S_t+αXt-St)式中: St、St+1分别为第t期和第t+1期的预测值;X_t为第t期的实际观察值;α为平滑系数:且0≤α≤1。
如果把S_t展开可以看到 ...... (共671字) [阅读本文]>>
所以指数平滑法实质上是将各期实际值以α、α(1-α)、α(1-α)~2、…为权数的特殊加权平均法。不过它的权数呈指数形式,又具有一系列修匀或平滑一系列给定观察值的功能,其名称也就由此而来。因为0≤α≤1,所以它给最近的观察值以最大的权数,往前依次减小,最近的观察值权数最小。这就给人以一种直观的吸引力,加之只需使用最