指數平滑法分析股票數據

『壹』 如何用指數平滑法預測銷售額

指數平滑法是趨勢預測法的一種，利用事先確定的平滑指數預測未來銷售量或銷售額

平滑指數的取值范圍一般是0.3-0.7

公式：計劃期銷售預測值=（平滑指數*上期實際銷售數）+(1-平滑指埋租數）*上期銷售預測數

例如：

採用一次指數平滑法下，設F2007為對2007年的預測，Y2006、Y2005……為各年的實際值，且F1998=Y1998， 則F2007=aY2006+a（1-a）Y2005+a（1-a）^2Y2004+a（1-a）^3Y2003+……+a（1-a）^7Y1999+（1-a）^8Y1998=127.68

二次指數平滑預測

二次指數平滑是對一次指數平滑的再平滑。它適用於具線性趨勢的時間數列，其預測公式為：

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-1 顯然，二次彎坦兆指數平滑是一直線方程，其截距為：(2yt'-yt)，斜率為：(yt'-yt) a/(1-a),自變數為預測天數。

以信鎮上內容參考：網路-指數平滑法

『貳』 指數平滑法預測是怎麼樣的

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。其特點是:第一，指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a,公比為(1-a)。第二，指數平滑法對於觀察值所賦予的權數有伸縮性，可以取不同的a值以改變權數的變化速率。如a取小值，則權數變化較迅速，觀察值的新近變化趨勢較能迅速反映於指數移動平均值中。因此，運用指數平滑法，可以選擇不同的a值來調節時間序列觀察值的均勻程度(即趨勢變化的平穩程度)。指數平滑法是布朗所提出，布朗認為時間序列的態勢具有穩定性或規則性，所以時間序列可被合理地順勢推延；他認為最近的過去態勢，在某種程度上會持續到未來，所以將較大的權數放在最近的資料。指數平滑法是生產預測中常用的一種方法。也用於中短期經濟發展趨勢預測，所有預測方法中，指數平滑是用得最多的一種。

簡單的全期平均法是對時間數列的過去數據一個不漏地全部加以同等利用；移動平均法則不考慮較遠期的數據，並在加權移動平均法中給予近期資料更大的旅敏唯權重；而指數平滑法則兼容了全期平均和移動平均所長，不舍棄過去的數據，但是僅給予逐漸減弱的影響程度，即隨著數據的遠離，賦予逐漸收斂為零的權數。也就是說指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現拿早象的未來進行預測。其原理是任一期的指數平滑值都是拆培本期實際觀察值與前一期指數平滑值的加權平均。

『叄』 什麼是指數平滑法

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。

指數平滑法主要運用於生產預測，孫拍顫也可用於中短期經濟發展趨勢預測。在所有的預測方法中，指數平滑法是應用最廣泛的一種。簡單的全期平均法是平等利用時間序列的所有過去的數據。

指數平滑法在移動平均法的基礎上發展起來的時間序列分析預測方法。通過計算指數平滑值，並配合一定的時間序列預測模型，對現象的未來進行預測。其原理是任意周期的指數平滑值是實際觀測值和上一周期指數平滑值的加權平均值。

(3)指數平滑法分析股票數據擴展閱讀

指數平則敗滑法可分為第一指數平滑法、第二指數平滑法和第三指數平滑法。當時間序列沒有明顯的趨勢變化時，可以用指數平滑法進行預測。二次指數平滑法適用於具有線性趨勢的時間序列。三次指數平滑預測是一種基於二次平滑的再平滑方法。賀如

指數平滑法的特點是可以加強觀測期近期觀測值對預測值的影響，不同時間觀測值的權重不同，從而增加近期觀測值的權重，使預測值能夠反映市場的實際變化很快，觀察值給出的權重可以按比例縮放，因此可以採用不同的A值來改變權重的變化率。

『肆』 指數平滑法如何處理波動過大的數據

指數平滑法能夠有效處理波動較大輪鎮叢的數據，它采旅攜用加權平均的方式，將波臘櫻動較大的點進行平滑操作，使得數據變得更加平滑，同時也能降低原有的波動。

『伍』 如何運用指數平滑法預測

平滑指數法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。其特點是：配返指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預兄賣友測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a，公比為（1- a）。

示例

以某軟體公司A為例，給出2000-2005年的歷史銷售資料，將數據代入指數平滑模型，預測2006年的銷售額，作為銷售預算編制的基礎。

根據經驗判斷法，A公司2000-2005年銷售額時間序列波動很大，長期趨勢變化幅度較大，呈現明顯且迅速的上升趨勢羨槐，宜選擇較大的α值，可在0.5～0.8間選值，以使預測模型靈敏度高些，結合試演算法取0.5，0.6,0.8分別測試。經過第一次指數平滑後，數列散點圖呈現直線趨勢，故選用二次指數平滑法即可。

『陸』 平滑指數法的特點及優缺點

平滑指數法的特點：簡單的全期平均法是對時間數列的過去數據一個不漏地全部加以同等利用；移動平均法則不考慮較遠期的數據，並在加權移動平均法中給予近期資料更大的權重；而指數平滑法則兼容了全期平均和移動平均所長，不舍棄過去的數據，但是僅罩陸兆給予逐漸減弱的影響程度，即隨著數據的遠離，賦予逐漸收斂為零的權數。

平滑指數法的優缺點：
1、優點：所需數據資料少，就可以預測出來所需要的結果，指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，兼容了全期平均和移動平均所長，不舍棄過去的數據，但是僅給予逐漸減弱的影響程度悉旅，即隨著數據的遠離，賦予逐漸收斂為零的權數是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測。
2、缺點：賦予遠期較小的比重，近期較大的比重物租，所以只能進行短期預測。

『柒』 什麼是指數平滑法

指數平滑法是生產預測中常用的一種方法。所有預測方法中，簡單的全期平均法是對時間數列的過去數據一個不漏地全部加以同等利用；移動平均法則不考慮較遠期的數據，並在加權移動平均法中給予近期資料更大的權重；而指數平滑法則兼容了全期平均和移動平均所長，不舍棄過去的數據，但是僅給予逐漸減弱的影響程度，即隨著數據的遠離，賦予逐漸收斂為零的權數。下面將詳細介紹指數平滑法這種方法。
指數平滑法的基本公式是：
st=ayt+(1-a)st-1
式中，st--時間t的平滑值；
yt--時間t的實際值；
st-1--時間t-1的實際值；
a--平滑常數，其取值范圍為[0,1]；
由該公式可知：
1.st是yt和
st-1的加權算數平均數，隨著a取值的大小變化，決定yt和
st-1對st的影響程度，當a取1時，st=
yt；當a取0時，st=
st-1。
2.st具有逐期追溯性質，可探源至st-t+1為止，包括全部數據。其過程中，平滑常數以指數形式遞減，故稱之為指數平滑法。指數平滑常數取值至關重要。平滑常數決定了平滑水平以及對預測值與實際結果之間差異的響應速度。平滑常數a越接近於1，遠期實際值對本期平滑值的下降越迅速；平滑常數a越接近於0，遠期實際值對本期平滑值影響程度的下降越緩慢。由此，當時間數列相對平穩時，可取較大的a；當時間數列波動較大時，應取較小的a，以不忽略遠期實際值的影響。生產預測中，平滑常數的值取決於產品本身和管理者對良好響應率內涵的理解。
3.盡管st包含有全期數據的影響，但實際計算時，僅需要兩個數值，即yt和
st-1，再加上一個常數a，這就使指數滑動平均具逐期遞推性質，從而給預測帶來了極大的方便。灶仔
4.根據公式s1=ay1+(1-a)s0，當欲用指數平滑法時才開始收集數據，則不存在y0。無從產生s0，自然無法據指數平滑公式求出s1，指數平滑法定義s1為初始值。初始值的確定也是指數平滑過程的一個重要條件。
如果能夠找到y1以前的歷史資料，那麼，初始值s1的確定是不成問題的。數據較少時可用全期平均、移動平均法；數據較多時，可用最小二乘法。但不能使用指數平滑法本身確定初始值，因為數據必會枯竭。
如果僅有從y1開始的數據，那麼確如大定初始值的方法有：1）取s1等於渣辯豎y1；2）待積累若干數據後，取s1等於前面若干數據的簡單算術平均數，如：s1=（y1+
y2+y3）/3等等。

『捌』 什麼是指數平滑法

指數平滑法是生產預測中常用的一種方法。也用於中短期經濟發展趨勢預測，所有轎如肢預測方法中，指數平滑是用得最多的一種。簡單的全期平均法是對時間數列的過去數據一個不漏地全部加以同等利用；移動平均法則不考慮較遠期的數據，並在加權移動平均法中給予近期資料更大的權重；而指數平滑法則兼容了閉世全期平均和移動平均所長，不舍棄過去的數據，但是僅給予逐漸減弱的影響程度，即隨著數據的遠離，賦予逐漸收斂為零的權數。

也就是說指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象的未來進行預測。其原理是任一期的指數平滑值都是本期實際觀察值與前一期指數平滑值的加權橡清平均。

『玖』 指數平滑法的基本公式

指數平滑法計算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。

其預測公式為：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'--t+1期的預測值，即本期（t期）的平滑值St ； yt--t期的實際值； yt'--t期的預測值，即上期的平滑值St-1 。

該公式又可以寫作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可見，下期預測值又是本期預測值與以a為折扣的本期實際值與預測值誤差之和。

其特點是:

第一，指數平滑法進一步孫高加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a,公比為(1- a)。

第二，指數平滑法對於觀察值所賦予的權數有伸縮性，可以取不同的a 值以改變權數的變化速率。如a取小值，則權數變化較迅速，觀察值的新近變化趨勢較能迅速反映於指數移動平均值中。

因此，運用指數平滑法，可以選擇不同的a 值來調節時間序列觀察值的均勻程度(即趨勢變化的平穩程度)。

(9)指數平滑法分析股票數據擴展閱讀：

一段時間內收集到的數據所呈現的上升或下降趨勢將導致指數預測滯後於實際需求。通過辯腔趨勢調整，添加趨勢修正值，可以則灶尺在一定程度上改進指數平滑預測結果。調整後的指數平滑法的公式為：包含趨勢預測(YITt)=新預測（Yt）+趨勢校正（Tt）。

進行趨勢調整的指數平滑預測有三個步驟：

1、 利用前面介紹的方法計算第t期的簡單指數平滑預測（Yt）；

2、 計算趨勢。其公式為： Tt=(1-b)Tt-1+b(Yt-Yt-1)

其中，

Tt=第t期經過平滑的趨勢；

Tt-1=第t期上期經過平滑的趨勢；

b=選擇的趨勢平滑系數；

Yt=對第t期簡單指數平滑預測；

Yt-1=對第t期上期簡單指數平滑預測。

3、計算趨勢調整後的指數平滑預測值（YITt).計算公式為：YITt=Yt+Tt。