Exponential Smoothing[指数平滑法]

知识中心

摘要，论坛，最佳做法，专家提示和信息来源。

15 项 • 220.751 次访问

欢迎来到 12manage 的这个知识中心。在这里您可以找到指数平滑法，并且：

论坛讨论
最佳实践
专家提示
信息来源
研究链接

立即注册以访问我们所有 900 个有关企业管理和管理的中心。免费。

总结

没有人能够真正看到未来，但是，现代统计方法、计量经济模型以及Business Intelligence[商业智能]软件却可以在一定程度上帮助企业预测未来。

指数平滑模型（ESM）

指数平滑模型（ESM）通过对过去值和当前值进行加权平均、以及对当前前的权数进行调整以前抵消统计数值的摇摆影响（如季节性变化）。通过选取不同的Alpha值（0-1之间），即可以消除数值的季节敏感性。因为ESM便于操作，也很强大，所以它通常被应用于大型的统计预测项目。

ESM产生一个平滑的时间序列。在单一移动平均数的情况下，过去观测值被赋予相等的权重，当观测值变得陈旧，其权重也逐渐减少。换句话说，在预测过程中，新值较之旧值被赋予更多的权重。

在移动平均数的情况下，观测值的权重相等，为1/N。但是，需要注意的是，运用ESM涉及到一个或多个平滑参数，对它们要有准确的估计，它们对观测值的权重会产生影响。

小组

指数平滑法小组。

小组 (2名成员)

论坛

关于以下内容的论坛讨论：指数平滑法。您可以在下方提出有关此主题的问题、分享您的经验、报告新的发展或解释一些事情。

开始一个新的论坛主题关于指数平滑法

最佳实践

关于指数平滑法的最高评价的讨论主题。在这里你会找到最有价值的思路和切实可行的建议。

专家提示

关于Exponential Smoothing（英语）的高级见解。在这里，您将找到专家的专业建议。

信息来源

有关指数平滑法的各种信息来源。在这里，您将找到Powerpoint，视频，新闻等可用于您自己的讲座和讲习班。

4 Exponential Smoothing Method Variants

When to use What Formula? Examples. PROs and CONs.
This presentation gives a detailed outline of various exponential smoothing methods. After an introduction into Exponent...

研究链接

自动跳入有关以下内容的其他有用资源指数平滑法。

新闻	视频	简报

书比人好	学术的	更多

返回到分类主页：金融与投资 | 营销和销售

更多管理方法、模型和理论

小组

您对感兴趣吗指数平滑法？成为我们的 SIG 负责人