1、 温故平均分析法简单算术平均法 加权平均法 几何平均法移动平均法一次移动平均法 二次移动平均法将时间序列的全部过去数据一视同仁，平等看待考虑到时间序列的各个数据对预测值有不同的影响程度用于发展速度和增长率的预测全期预测适用于时间数列近似于水平趋势 的情形适用于时间数列呈现斜坡型线性趋势不考虑固定跨越期以前的数据知新指数平滑法是一种特殊的加权平均法，兼容全期平均法和移动平均法所长，既不舍弃远期数据，更看重敏感的近期数据。指数平滑的原理为：当利用过去观测值的加权平均来预测未来的观测值时（这个过程称为平滑），离得越近的观测值要给以更多的权。而“指数”意味着：依已有观测值“老”的程度，其权数按指数速度
2、递减。 确定权数的基本规则： 它对各期数据赋予的权数，按照由近及远指数规律递减，随着数据期的远离，权数逐渐收敛于零。指数平滑法指以某种指 的本期 数和本期标 实际 预数 基 ，引入一个 化的加权因子，即测 为 础 简平滑系数，以求得平均数的一种指数平滑预法测它是加权平均法的一种变化。平滑系数必须呈大于0、小于1，如0.1、0.4、0.6计算公式：下期预测数=本期实际数*平滑系数+本期预测数*（1-平滑系数）上列公式是由下列公式演变而成：下期预测数=本期预测数+平滑系数*（本期实际数-本期预测数）知新计算公式：下期预测数=本期实际数*平滑系数+本期预测数*（1-平滑系数）2007 年预测销售量
3、=例：如某种产品销售量的平滑系数为 0.4， 2006 年实际销售量为 31 万件，预测销售量为 33 万件。则 2007 年的预测销售量为：特点：预测时所需的资料 ， 算 知新利用指数平滑法 预测， 是对不规 的时数据加以平滑， 而 得其 规律和 ，以对未来的 数据 和预测。 据平滑次数的不 ， 分为：一次指数平滑法二次指数平滑法多次指数平滑法一次指数平滑法一次指数平滑法是根据前期的实测数和预测数，以加权因子为权数，进行加权平均，来预测未来时间趋势的方法。其基本公式为：Xt+1=Ft= Xt+(1- )Ft-1 Xt+1为第t1期的预测值Ft 为第t期的平滑值Xt 为第t期的实际值Ft-1为
4、第t1期的平滑值，即第t期预测值为平滑系数，又称加权因子，其取值范围为0 1计算公式：下期预测数=本期实际数*平滑系数+本期预测数*（1-平滑系数）Ft= Xt+(1- )Ft-1= Xt + (1- ) Xt-1+(1- ) Ft-2= Xt + (1- ) Xt-1+ (1- ) 2 Ft-2= Xt + (1- ) Xt-1+ (1- ) 2 Xt-2 +(1- ) Ft-3= Xt + (1- ) Xt-1+ (1- ) 2Xt-2 +(1- )3 Ft-3= Xt + (1- ) Xt-1+ (1- ) 2Xt-2 +(1- )3 Ft-3+ +(1- )t F0t-1= (1- )
5、k Xt-k +(1- )t F0k=0以看 ，一次指数平滑法实际 是以(1- )k 为权数的加权移动平均法。由于k越 ，(1- )k越 ，所以越是远期的实测值对未来时期平滑值的 越 。 ，一currency1F0为“平滑值，fi下 用几个实测值的平均值来fl ， 用1期的实测值来fl 。 以看 ， 预测值是 据预测对预测值 ”得的。的 ”的度。值 ，”的度 ， 值 ，”的度 。 ， 值既fl 预测对时 数据 的速度， 预测的。 实际用 ， 值是 据时 的 特 来的。 时 的动不 ， 平 ， 一 ， 0.1 0.3 时 有 速 的 动 ， 一 ， 0.60.9 。实 ， 是一个 数据，过多个值
6、 算 而定，个值 的预测 ， 用个。 最后例题 定 112 的 利 所 ， 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 利 50 52 51 50 57 64 68 67 69 75 75 80 平滑系数分 为0.3和0.6， 利的指数平滑值， 预测下 的 利 。 最后 例题 1 2006 产量资料 下， 用一次指数平滑法预测2007 的产量. ( =0.7 F1=11 )时 序 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12产量 10 12 13 16 19 23 26 30 28 18 16 14最后
7、例题最后年份 t 产量（万吨） Xt+1t= Xt+(1- )Ft-1 =0.7 F1=11 1995 1 101996 2 12 0.7100.311=10.301997 3 13 0.7120.310.30=11.491998 4 16 0.7130.311.49=12.551999 5 19 0.7160.312.55=14.972000 6 23 0.7190.314.97=17.792001 7 26 0.7230.317.79=21.442002 8 30 0.7260.321.44=24.632003 9 28 0.7300.324.63=28.392004 10 18 0.7280.328.39=28.122005 11 16 0.7180.328.12=21.042006 12 14 0.7160.321.04=17.51算过程 下：则2007年产量的预测值
