指数平滑法是指
平滑指数法？
平滑指数法？
指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。指数平滑是所有预测方法中最常用的一种，也用于预测中短期经济发展趋势。简单的全期平均法平等地利用了时间序列中的所有过去数据；移动平均法不考虑长期数据，在加权移动平均法中给予近期数据更大的权重；指数平滑法兼容整个期间的平均值和移动平均值，不放弃过去的数据，但只给出逐渐减弱的影响程度，也就是说，随着数据的重逐渐收敛为零。
指数平滑通俗解释？
指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。
其特点是: 首先，指数平滑法进一步加强了近期观察值在观察期间对预测值的作用，赋予不同时间观察值的权重不同，从而增加了近期观察值的权重，使预测值能够快速反映市场的实际变化。权重按等比级数降低。这个级数的第一个项目是平滑常数a,公比为(1- a)。
第二，指数平滑法对观察值赋予的权数具有可伸缩性，可以采用不同的方法a 改变权数数的变化率。
平滑指数是中级财务管理的第一章？
平滑指数是中间财务管理第9章收入和分配管理的内容。指数平滑法是销售预测定量分析的方法之一。指数平滑法是一种基于事先确定的平滑指数a和（1-a）作为权重计算权重和预测销量的一种方法。平滑指数的值通常为0.3~0.7之间，其取值的大小决定了早期实际值和预测值对当前预测值的影响。
指数平滑法？
布朗是指数平滑法(robertg..brown)布朗(robertg..brown)他认为时间序列的情况是稳定的或有规律的，因此时间序列可以合理地推迟；他认为，过去最近的情况将在一定程度上持续到最近的未来，因此他将大量权力数据放在最近的数据中。指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。指数平滑是所有预测方法中最常用的一种，也用于预测中短期经济发展趋势。简单的全期平均法平等地利用了时间序列中的所有过去数据；移动平均法不考虑长期数据，在加权移动平均法中给予近期数据更大的权重；指数平滑法兼容整个期间的平均值和移动平均值，不放弃过去的数据，但只给出逐渐减弱的影响程度，也就是说，随着数据的重逐渐收敛为零。也就是说，指数平滑法是在移动平均法的基础上发展起来的一种时间序列分析预测法。它通过计算指数平滑值和一定的时间序列预测模型来预测现象的未来。其原理是，任何一期的指数平滑值都是的加权平均值。指数平滑法的基本公式是：st=ayt (1-a)st-1式中，st--时间T的平滑值；yt--时间t的实际值；st-1--时间t-1的实际值；a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；根据这个公式：.st是yt和st-1加权算数的平均值，随着a取值的大小而变化，决定yt和st-1对st影响程度，当a取1时，st=yt；当a取0时，st=st-1。2.st它具有逐期追溯的性质，可以探源到st-t 到目前为止，包括所有数据。2.st它具有逐期追溯的性质，可以探源到st-t 到目前为止，包括所有数据。在这个过程中，平滑常数以指数的形式递减，因此被称为指数平滑法。指数平滑常数取值非常重要。平滑常数决定实际结果之间的差异，平滑常数决定平滑水平和响应速度。平滑常数a越接近1，当前平滑值的远期实际值下降越快；平滑常数a越接近0，远期实际值对当前平滑值的影响越慢。因此，当时间序列相对稳定时，建议更大a；当时间序列波动较大时，应取较小的序列a，不要忽略远期实际值的影响。在生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率的理解。3.尽管st它包含了全期数据的影响，但实际计算只需要两个值，即，yt和st-1、加一个常数a，这使得指数滑动平均具有逐期递推的性质，从而给预测带来极大的便利。4.根据公式s1=ay1 (1-a)s0.当你想用指数平滑法收集数据时，它不存在y0。无从产生s0、自然不能按指数平滑公式求出s1、指数平滑法定义s1为初始值。确定初始值也是指数平滑过程的一个重要条件。如果能找到的话y之前的历史资料，那么，初始值，s1的确定不是问题。当数据较少时，可采用全期平均、移动平均法；数据较多时，可采用最小二乘法。但是指数平滑法本身不能用来确定初始值，因为数据会枯竭。如果仅有从y1开始数据，然后确定初始值的方法如下:1)s1等于y1；2)取积累的数据后，s1等于简单的算术平均数，如：s1=（y1 y2 y3）/3等等。【编辑本段】根据平滑次数的不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。【编辑本段】(一)当时间数列没有明显的趋势变化时，可以使用指数平滑预测。其预测公式为：yt 1'=ayt (1-a)yt'式中，yt 1'--t 1期的预测值，即本期（t平滑值st；yt--t实际值；yt'--t期间的预测值，即上期的平滑值st-1。这个公式可以再次写作：yt 1'=yt' a(yt-yt')。可以看出，下一个预测值是本期预测值与本期实际值和以a为折扣的预测值之和。【编辑本段】(2)二次指数平滑预测二次指数平滑是指数平滑的再平滑。它适用于具有线性趋势的时间序列。其预测公式为：yt m=(2 am/(1-a))yt'-(1 am/(1-a))yt=(2yt'-yt) m(yt'-yt)a/(1-a)式中，yt=ayt-1' (1-a)yt-显然，二次指数平滑是一个直线方程，其截距为:yt'-yt)，斜率为：(yt'-yt)a/(1-a),预测天数的自变量。【编辑本段】(3)三次指数平滑预测三次指数平滑预测是基于二次平滑的再平滑预测。其预测公式为：yt m=(3yt'-3yt yt) [(6-5a)yt'-(10-8a)yt (4-3a)yt]*am/2(1-a)2 (yt'-2yt yt')*a2m2/2(1-a)2式中，yt=ayt-1 (1-a)yt-其基本思想是：预测值是以前观测值的加权和，并对不同的数据给予不同的权利，新数据给予较大的权利，旧数据给予较小的权利。【编辑本段】指数平滑法的趋势会导致指数预测滞后于实际需求。[编辑此部分]指数平滑法的趋势调整在一段时间内收集的数据的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。预测结果可以在一定程度上得到改善。调整后的指数平滑法公式如下：包括趋势预测(yitt)=新预测（yt） 趋势校正（tt）趋势调整的指数平滑预测有三个步骤:1。使用前面介绍的方法计算t期的简单指数平滑预测（yt）；2、计算趋势。其公式为：tt=(1-b)tt-1 b(yt-yt-1)其中，tt=平滑趋势的t期；tt-1=经过平滑趋势的t期；b=趋势平滑系数的选择；yt=简单指数平滑预测t期；yt-1=简单指数平滑预测在t期之前。3.调整趋势后指数的平滑预测值（yitt).计算公式如下：yitt=yt tt。