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實驗6-EXCEL時間序列分析-指數平滑

阿新 • • 發佈：2019-01-18
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EXCEL時間序列分析-指數平滑法
指數平滑法是從移動平均法發展而來的，是一種改良的加權平均法，在不舍棄歷史數據的前提下，對離預測期較近的歷史數據給予較大的 權數，權數由近到遠按指數規律遞減。 指數平滑法根據本期的實際值和預測值，並借助於平滑系數α進行加權平均計算，預測下一期的值。它是對時間序列數據給予加權平滑，從而獲得其變化規律與趨勢。 我們還是以"企業季度數據"為例，利用Excel分析工具庫---"指數平滑"分析工具預測2012年第3季度的銷售額會是多少。 【數據】-【分析】-【數據分析】-【指數平滑】 若時間序列數據的波動不大，比較平穩，則阻尼系數應取小一些，
 如0.1~0.3。 若時間序列數據具有迅速且明顯的變動傾向，則阻尼系數應取大一些，如0.6~0.9 。 技術分享圖片
技術分享圖片 圖1-1 一次指數平滑結果

跟移動平均法一樣，公式下拉就可以得到預測結果。根據這個圖，可以知道2012年第3季度的銷售額預測值為15581。 現在分別把阻尼系數調整為0.3/0.6及0.9，比較不同值下的預測標準誤差，看看哪個預測標準誤差較小。 技術分享圖片 圖1-2 一次指數平滑法

 多個阻尼系數的計算結果 從上圖分析可以得出，在平滑系數=0.9，阻尼系數為0.1時，預測誤差最小。


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