8.1.2 指数平滑法移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和,且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展,其应用较为广泛。1. 指数平滑法的基本理论 根据平滑次数不同,指数平滑法分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是:预测值是以前观测值的加权和,且对不同的数据给予不同的权,新数据给较大的权,旧数据给较小的权。 ①一次指数平滑法 设时间序列为 ,则一次指数平滑公式为: 式中 为第 t周期的一次指数平滑值; 为加权系数,0< <1。 为了弄清指数平滑的实质,将上述公式依次展开,可得: 由于0< <1,当 →∞时, →0,于是上述公式变为: 由此可见 实际上是 的加权平均。加权系数分别为 , ,…,是按几何级数衰减的,愈近的数据,权数愈大,愈远的数据,权数愈小,且权数之和等于1,即 。因为加权系数符合指数规律,且又具有平滑数据的功能,所以称为指数平滑。 用上述平滑值进行预测,就是一次指数平滑法。其预测模型为: 即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。 ②二次指数平滑法 当时间序列没有明显的趋势变动时,使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此,也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑,利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势,然后建立直线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。 设一次指数平滑为 ,则二次指数平滑 的计算公式为: 若时间序列 从某时期开始具有直线趋势,且认为未来时期亦按此直线趋势变化,则与趋势移动平均类似,可用如下的直线趋势模型来预测。 式中t为当前时期数;T为由当前时期数t到预测期的时期数; 为第t+T期的预测值; 为截距, 为斜率,其计算公式为: ③三次指数平滑法 若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势,则需要用三次指数平滑法。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑,其计算公式为: 三次指数平滑法的预测模型为: 其中: ④加权系数的选择 在指数平滑法中,预测成功的关键是 的选择。 的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例。 值愈大,新数据所占的比重就愈大,原预测值所占比重就愈小,反之亦然。 若把一次指数平滑法的预测公式改写为: 则从上式可以看出,新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正得到的。 的大小表明了修正的幅度。 值愈大,修正的幅度愈大, 值愈小,修正的幅度愈小。因此, 值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度,又体现了预测模型修匀误差的能力。 在实际应用中, 值是根据时间序列的变化特性来选取的。若时间序列的波动不大,比较平稳,则 应取小一些,如0.1~0.3;若时间序列具有迅速且明显的变动倾向,则 应取大一些,如0.6~0.9。实质上, 是一个经验数据,通过多个 值进行试算比较而定,哪个 值引起的预测误差小,就采用哪个。 2. 应用举例 已知某厂1978~1998年的钢产量如下表所示,试预测1999年该厂的钢产量。
选择工具菜单中的数据分析命令,此时弹出数据分析对话框。 在分析工具列表框中,选择指数平滑工具。 这时将出现指数平滑对话框,如图8-4所示。
图8-4 在输入框中指定输入参数。在输入区域指定数据所在的单元格区域B1:B22;因指定的输入区域包含标志行,所以选中标志复选框;在阻尼系数指定加权系数0.3。在输出选项框中指定输出选项。本例选择输出区域,并指定输出到当前工作表以C2为左上角的单元格区域;选中图表输出复选框。单击确定按钮。 这时,Excel给出一次指数平滑值,如图8-5所示。
图8-5 从图8-5可以看出,钢产量具有明显的线性增长趋势。因此需使用二次指数平滑法,即在一次指数平滑的基础上再进行指数平滑。所得结果如图8-6所示。
图8-6 利用前面的截距 和斜率 计算公式可得:于是,可得钢产量的直线趋势预测模型为: 预测1999年的钢产量为: 上一条:Excel2000 应用案例之三十二 下一条:Excel2000 应用案例之三十
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