趋势调整指数平滑法销售预测模型 ppt课件

指数平滑法，也叫指数移动平均法，是移动平均预测法加以发展的一种特殊加权移动平均预测法。

一次指数平滑法是以本期的实际值和一次指数平滑预测值的加权平均作为下一期的市场现象预测值的方法。

一次指数平滑公式的实际意义是，被研究市场现象某一期的预测值，等于它前一期的一次指数平滑预测值，加上以平滑系数调整后的市场现象前一期的观察值与一次平滑值的离差。

模型平滑指数的确定指数平滑法是以首项系数为，公比为的等比数列的和为权数的加权平均法。

在计算过程中，越接近预测期的权数越大，越远离的权数越小.的取值在0到1之间，在一次预测中，同时选择几个值进行预测，并分别计算预测误差，最后选择误差小的初始值的确定一般将定义为应用某企业的历史销售资料如下，用一次指数平滑法预测2009年的销售额（1）确定平滑指数，选定0.3、0.5、0.8（2）确定第一个平滑值，即1997年的一次指数平滑值（3）分别计算不同平滑系数下各年的预测值以0.3的平滑系数为例，预测2009年销售额趋势预测法原理趋势预测法，也叫趋势外推预测，就是利用时间序列所具有的直线或曲线趋势，通过建立预测模型进行预测的方法。

模型直线趋势预测法直线方程Y=a+bXX为自变量，为按照自然数顺序排列的时间序数Y为因变量，为预测对象按照时间排列的数据趋势外推法，就是通过预测对象和时间的对应关系，用拟合方程的方法寻找参数，建立预测模型进行预测。

应用已知某企业某种产品1993年-2006年的销售数据，请用趋势外推预测法预测企业2007年的销售量。

一元线性回归模型例题进行预测2008年固定投资为298亿元，预计国内生产总值为市场调查方案范文分享（一）调研背景近年来，宝洁公司凭借其强大的品牌运作能力以及资金实力，在洗发水市场牢牢地坐稳了第一把交椅。

但是随着竞争加剧，局势慢慢起了变化，联合利华强势跟进，夏士莲、力士等多个洗发水品牌从宝洁手中夺走了不少消费者。

花王旗下品牌奥妮和舒蕾占据了中端市场，而低端的市场则归属了拉芳、亮庄、蒂花之秀、好迪等后起之秀。

（2）指数平滑法指数平滑法是从移动平均法发展而来的，它是以预测期的上期实际值和预测值为基数，分别给两者不同的权数，计算出加权平均数作为预测期的预测值的方法。

其计算公式如下：式中：Yt--预测期的预测值；Yt-1--预测期的前期预测值；Xt-1--预测期的前期实际值；a--平滑系数（0≤a≤1）。

因为从这个公式可以看出，只要有上期的预测值Yt-1和上期的实际值Xt-1，就可以求得预测期的预测值Yt。

故同理有：将 Yt-1和Yt-2代入Yt，就可以得到：由此可见，指数平滑法实质上就是一种加权移动平均法。

在计算时分别以a、a(1-a)、a(1-a)2……对过去各期的实际值进行了加权，权数反映各期实际值对预测值的不同影响。

近期的影响较大，加权数也较大；远期的影响较小，加权数也较小。

由于加权数是指数形式，因此这种方法被称作指数平滑法。

在指数平滑法中，平滑系数a是很重要的参数，它通常是根据预测者的经验确定的。

一般来讲，a值越大，则近期实际值的趋向性变动的影响也越大；a值越小，则近期实际值的趋向性变动的影响也越小。

a一般在0.01至0.30之间，合适的a值要根据过去的数据经过试算和调整求得。

例如，某企业本季度销售额预测值为6000万元，实际销售额为6500万元，a假定=0.1，则下季度销售额的预测值为：=0.1×6500+(1-0.1)×6000=6050万元（3）趋势延伸法趋势延伸法就是根据时间序列数据，运用数学的最小二乘法求得变动趋势线，并使其延伸，借以预测未来的发展趋势的方法，因而又叫最小二乘法。

趋势延伸法适用于长期预测，常用的主要有直线趋势法和曲线趋势法。

这里主要介绍直线趋势法，曲线趋势法请参考有关教材书籍。

直线趋势法适用于历史数据随时间的发展变化趋势近于直线的情况。

其方程式为：式中：Y--预测理论值；X--时间序数；a、b--待定系数。

根据最小二乘法原理，当∑X=0时，有：例题：某企业1999年1-5月份的销售额资料为：试预测该企业6月份的销售额。

趋势指数平滑法趋势指数平滑法是一种常用的数据预测方法，通过对数据进行平滑处理和建立趋势模型，可以预测未来的趋势和变化趋势。

本文将介绍趋势指数平滑法的原理和应用，并提供一个具体的案例分析。

一、原理趋势指数平滑法基于时间序列数据的特点，认为未来的数据值受过去数据的影响，并通过建立趋势模型来描述数据的变化趋势。

具体实施步骤如下：1. 平滑处理：首先对原始数据进行平滑处理，以消除数据的随机波动和噪音。

常用的平滑方法有简单平均法和加权平均法。

2. 计算趋势：通过计算平滑处理后的数据，得到数据的趋势。

常用的趋势指数平滑方法有移动平均法和指数平均法。

移动平均法将一系列连续的数据值分组，并计算每组数据的平均值作为该组的趋势值。

指数平均法则是对每个数据点分配一个权重，权重随时间递减。

3. 建立模型：利用计算得到的趋势，建立模型来描述数据的变化趋势。

常用的模型有线性模型、指数模型和多项式模型。

4. 预测未来值：利用建立的模型，预测未来的数据值。

可以根据需要进行单次预测或者连续预测。

二、应用趋势指数平滑法广泛应用于各个领域的数据预测和分析中，特别是在市场预测、销售预测、股票预测以及经济趋势分析中具有重要作用。

1. 市场预测：趋势指数平滑法可以帮助企业预测市场的变化趋势，对市场需求做出准确的预测，从而合理安排生产和销售计划，提高市场竞争力。

2. 销售预测：对于销售行业而言，趋势指数平滑法可以根据历史销售数据预测未来的销售量，从而合理制定销售策略和目标，提高销售业绩。

3. 股票预测：趋势指数平滑法可以根据股票的历史价格数据，预测未来的股票价格变化趋势。

这对于投资者来说具有重要意义，可以帮助他们做出明智的投资决策。

4. 经济趋势分析：趋势指数平滑法可以对经济指标进行预测和分析，用于判断经济发展的趋势和走势，为政府制定宏观经济政策提供参考依据。

三、案例分析为了更好地理解趋势指数平滑法的应用，我们来看一个实际的案例分析。

假设某公司想要预测未来一年的销售额。

指数平滑法一、指数平滑法简介指数平滑法是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗(Robert G..Brown)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最近的未来，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预测分析法，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平均。

二、指数平滑法的基本公式指数平滑法的基本公式是：式中，∙S t--时间t的平滑值；∙y t--时间t的实际值；∙S t− 1--时间t-1的平滑值；∙a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；由该公式可知：1.S t是y t和S t−1的加权算术平均数，随着a取值大小变化，决定y t和S t−1对S t的影响程度，当a取1时，S t = y t；当a取0时，S t = S t− 1。

2.S t具有逐期追溯性质，可探源至S t−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影响程度的下降越迅速；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。