平滑指数预测

最新推荐文章于 2024-07-27 13:17:01 发布

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分类专栏：其他文章标签：数据预测

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本文介绍了指数平滑预测技术，包括平滑指数的定义及其在数据预测中的作用，详细讲解了一次、二次和三次指数平滑的概念，并通过实例展示了计算公式。最后，文章提供了代码实现，帮助读者理解并应用指数平滑法进行未来期值的预测。

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1.平滑指数的定义和作用

1. 平滑指数的定义

 
  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). 
 

 
   系数α的确定 
  
   指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，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值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择： 
  
   经验判断法。这种方法主要依赖于 
   时间序列 
   的发展趋势和预测者的经验做出判断。 
  
   1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值； 
  
   2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值； 
  
   3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化； 
  
   4、当 
   时间序列数据 
   是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。 
  
   试算法。根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测 
   标准误差 
   ，选取预测标准误差最小的α。 
  
   在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值. 
  
    初始值的确定 
   
    一般依据资料项数n的大小而定。 
   
    (1)当时间序列的数据n<20时，取前3项实际值的平均值为初始预测值； 
   
    (2) 当时间序列的数据n≥20时，一般用第一期的实际值作为初始预测值 
     [1] 
      
     。