EXCEL时间序列分析-指数平滑法
指数平滑法是从移动平均法发展而来的，是一种改良的加权平均法，在不舍弃历史数据的前提下，对离预测期较近的历史数据给予较大的 权数，权数由近到远按指数规律递减。 指数平滑法根据本期的实际值和预测值，并借助于平滑系数α进行加权平均计算，预测下一期的值。它是对时间序列数据给予加权平滑，从而获得其变化规律与趋势。
指数平滑法是从移动平均法发展而来的，是一种改良的加权平均法，在不舍弃历史数据的前提下，对离预测期较近的历史数据给予较大的 权数，权数由近到远按指数规律递减。 指数平滑法根据本期的实际值和预测值，并借助于平滑系数α进行加权平均计算，预测下一期的值。它是对时间序列数据给予加权平滑，从而获得其变化规律与趋势。
我们还是以"企业季度数据"为例，利用Excel分析工具库---"指数平滑"分析工具预测2012年第3季度的销售额会是多少。
【数据】-【分析】-【数据分析】-【指数平滑】
若时间序列数据的波动不大，比较平稳，则阻尼系数应取小一些，
如0.1~0.3。
若时间序列数据具有迅速且明显的变动倾向，则阻尼系数应取大一些，如0.6~0.9 。
图1-1 一次指数平滑结果
跟移动平均法一样，公式下拉就可以得到预测结果。根据这个图，可以知道2012年第3季度的销售额预测值为15581。
现在分别把阻尼系数调整为0.3/0.6及0.9，比较不同值下的预测标准误差，看看哪个预测标准误差较小。
图1-2 一次指数平滑法
多个阻尼系数的计算结果
从上图分析可以得出，在平滑系数=0.9，阻尼系数为0.1时，预测误差最小。