指數平滑法

　　指數平滑法又稱指數加權平均法，實際是加權的移動平均法，它是選取各時期權重數值為遞減指數數列的均值方法。指數平滑法解決了移動平均法需要幾個觀測值和不考慮t—n前時期數據的缺點，通過某種平均方式，消除歷史統(tǒng)計序列中的隨機波動，找出其中主要的發(fā)展趨勢。

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　　對時間序列x1、x2、x3、……，xn，一次平滑指數公式為：

　　F=αx+（1-α）Ft-1

　　式中α——是平滑系數，0<α<1；

　　xt——是歷史數據序列x在t時的觀測值；

　　F，和F是t時和t—1時的平滑值。

　　一次指數平滑法又稱簡單指數平滑，是一種較為靈活的時間序列預測方法，這種方法在計算預測值時對于歷史數據的觀測值給予不同的權重。這種方法與簡單移動平均法相似，兩者之間的區(qū)別在于簡單指數平滑法對先前預測結果的誤差進行了修正，因此這種方法和簡單移動平均法一樣，都能夠提供簡單適時的預測。

　　一次指數平滑法適用于市場觀測呈水平波動，無明顯上升或下降趨勢情況下的預測，它以本期指數平滑值作為下期的觀測值，預測模型為：

　　x‘t+1=Ft亦即x’t+1 =αx +（1-α）。