指数平滑法的计算公式 移动平滑平均线公式？
移动平滑平均线公式？
指数平滑移动平均指数的计算公式如下:
一次指数平滑法的公式到底应该是怎样的？
预测值 ax(上期实际值)(1-a) x(上期预测值)。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。预测公式为:yt 1ayt (1-a)yt公式中，yt 1 - t 1期的预测值，即该期(T期)的平滑值ST；yt-t t期的实际值；yt-T T期的预测值，即上一期的平滑值St-1。这个公式也可以写成yt 1yt a(yt- yt)。可以看出，下一个预测值是当期的预测值和实际值与当期预测值的误差之和，并有一个折扣。在指数平滑法的计算中，关键是α的取值，但α的取值容易受主观因素的影响，因此合理确定α的取值非常重要。一般来说，如果数据波动较大，α的值应该较大，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应该更小。理论界普遍认为有以下几种方法可供选择:经验判断。这种方法主要依靠时间序列的发展趋势和预测者的经验进行判断。1.当时间序列呈现稳定的水平趋势时，应选择较小的α值，一般可在0.05-0.20之间；2.当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可以选择稍大的α值，一般在0.1-0.4之间；3.当时间序列波动较大，长期趋势变化较大，呈现明显而迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6-0.8之间选取，这样可以使预测模型更加灵敏，快速跟上数据的变化。二次指数平滑预测二次指数平滑是对第一次指数平滑的重新平滑。适用于具有线性趋势的时间序列。预测公式为:yt m(2am/(1-a))yt-(1am/(1-a))yt(2yt-yt)m(yt-yt)a/(1-a)，其中yt ayt-1 (1-a) yt-。二次指数平滑的基本公式STαST(1-α)ST-1 YTTAT BTT AT2ST-ST BT(α/1-α)(ST-ST)。ST——t期的第一个指数平滑值；ST-1——t期的二次指数平滑值；α-平滑系数；yt T——第一个t T周期的预测值；t-从t周期向后推的周期数。
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