指数平滑法分析股票数据

‘壹’ 如何用指数平滑法预测销售额

指数平滑法是趋势预测法的一种，利用事先确定的平滑指数预测未来销售量或销售额

平滑指数的取值范围一般是0.3-0.7

公式：计划期销售预测值=（平滑指数*上期实际销售数）+(1-平滑指埋租数）*上期销售预测数

例如：

采用一次指数平滑法下，设F2007为对2007年的预测，Y2006、Y2005……为各年的实际值，且F1998=Y1998， 则F2007=aY2006+a（1-a）Y2005+a（1-a）^2Y2004+a（1-a）^3Y2003+……+a（1-a）^7Y1999+（1-a）^8Y1998=127.68

二次指数平滑预测

二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列，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-1 显然，二次弯坦兆指数平滑是一直线方程，其截距为：(2yt'-yt)，斜率为：(yt'-yt) a/(1-a),自变量为预测天数。

以信镇上内容参考：网络-指数平滑法

‘贰’ 指数平滑法预测是怎么样的

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:第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1-a)。第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。指数平滑法是布朗所提出，布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。

简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的旅敏唯权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现拿早象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是拆培本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

‘叁’ 什么是指数平滑法

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。

指数平滑法主要运用于生产预测，孙拍颤也可用于中短期经济发展趋势预测。在所有的预测方法中，指数平滑法是应用最广泛的一种。简单的全期平均法是平等利用时间序列的所有过去的数据。

指数平滑法在移动平均法的基础上发展起来的时间序列分析预测方法。通过计算指数平滑值，并配合一定的时间序列预测模型，对现象的未来进行预测。其原理是任意周期的指数平滑值是实际观测值和上一周期指数平滑值的加权平均值。

(3)指数平滑法分析股票数据扩展阅读

指数平则败滑法可分为第一指数平滑法、第二指数平滑法和第三指数平滑法。当时间序列没有明显的趋势变化时，可以用指数平滑法进行预测。二次指数平滑法适用于具有线性趋势的时间序列。三次指数平滑预测是一种基于二次平滑的再平滑方法。贺如

指数平滑法的特点是可以加强观测期近期观测值对预测值的影响，不同时间观测值的权重不同，从而增加近期观测值的权重，使预测值能够反映市场的实际变化很快，观察值给出的权重可以按比例缩放，因此可以采用不同的A值来改变权重的变化率。

‘肆’ 指数平滑法如何处理波动过大的数据

指数平滑法能够有效处理波动较大轮镇丛的数据，它采旅携用加权平均的方式，将波腊樱动较大的点进行平滑操作，使得数据变得更加平滑，同时也能降低原有的波动。

‘伍’ 如何运用指数平滑法预测

平滑指数法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

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：配返指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预兄卖友测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a，公比为（1- a）。

示例

以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。

根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势羡槐，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。

‘陆’ 平滑指数法的特点及优缺点

平滑指数法的特点：简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅罩陆兆给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

平滑指数法的优缺点：
1、优点：所需数据资料少，就可以预测出来所需要的结果，指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度悉旅，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
2、缺点：赋予远期较小的比重，近期较大的比重物租，所以只能进行短期预测。

‘柒’ 什么是指数平滑法

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。所有预测方法中，简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。下面将详细介绍指数平滑法这种方法。
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]；
由该公式可知：
1.st是yt和
st-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt和
st-1对st的影响程度，当a取1时，st=
yt；当a取0时，st=
st-1。
2.st具有逐期追溯性质，可探源至st-t+1为止，包括全部数据。其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较大的a；当时间数列波动较大时，应取较小的a，以不忽略远期实际值的影响。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内涵的理解。
3.尽管st包含有全期数据的影响，但实际计算时，仅需要两个数值，即yt和
st-1，再加上一个常数a，这就使指数滑动平均具逐期递推性质，从而给预测带来了极大的方便。灶仔
4.根据公式s1=ay1+(1-a)s0，当欲用指数平滑法时才开始收集数据，则不存在y0。无从产生s0，自然无法据指数平滑公式求出s1，指数平滑法定义s1为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。
如果能够找到y1以前的历史资料，那么，初始值s1的确定是不成问题的。数据较少时可用全期平均、移动平均法；数据较多时，可用最小二乘法。但不能使用指数平滑法本身确定初始值，因为数据必会枯竭。
如果仅有从y1开始的数据，那么确如大定初始值的方法有：1）取s1等于渣辩竖y1；2）待积累若干数据后，取s1等于前面若干数据的简单算术平均数，如：s1=（y1+
y2+y3）/3等等。

‘捌’ 什么是指数平滑法

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有轿如肢预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了闭世全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权橡清平均。

‘玖’ 指数平滑法的基本公式

指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。

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期）的平滑值St ； yt--t期的实际值； yt'--t期的预测值，即上期的平滑值St-1 。

该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。

其特点是:

第一，指数平滑法进一步孙高加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1- a)。

第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a 值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。

因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a 值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。

(9)指数平滑法分析股票数据扩展阅读：

一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过辩腔趋势调整，添加趋势修正值，可以则灶尺在一定程度上改进指数平滑预测结果。调整后的指数平滑法的公式为：包含趋势预测(YITt)=新预测（Yt）+趋势校正（Tt）。

进行趋势调整的指数平滑预测有三个步骤：

1、 利用前面介绍的方法计算第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=第t期经过平滑的趋势；

Tt-1=第t期上期经过平滑的趋势；

b=选择的趋势平滑系数；

Yt=对第t期简单指数平滑预测；

Yt-1=对第t期上期简单指数平滑预测。

3、计算趋势调整后的指数平滑预测值（YITt).计算公式为：YITt=Yt+Tt。