市場調查二次指數平滑法視頻

㈠ 二次指數平滑法用excel怎麼用 有什麼方法

1、首先在Excel表格中輸入年份與相關數據，需要進行平滑指數的操作計算出預測數據。

2、預測值是從第二期開始，第二期的預測值=第一期的實際值，所以c3=b2。

3、滑游液設置一個平滑系數，例如設置為「0.3」，在C4單元格中磨正輸入公式：=$F$2*B3+(1-$F$2)*C3。從第三期開始，每一期的預測值=平滑系數*上一期的實際值+（1-平滑系數）*上一期的預測值信物。

4、點擊回車並下拉公式即可得出預測的數值結果了。

㈡ 二次指數平滑模型在spss中怎麼表示

15.2.2 指數平滑模型的SPSS操作(1)

在SPSS Statistics數據編輯器窗口中建立指數平滑模型的具體操作步驟如下。

1)在菜單欄中選擇"分滑蘆析"|"預測"|"創建模型"命令，打開如圖15-9所示的"時間序列建模器"對話框。


2)選擇變數和方法。

從源變數列表中選擇建立指數平滑模型的因變數，選入"因變數"列表中。"因變數"和"自變數"列表中的變數必須為數值型的度量變數。

在"方法"下拉列表框中選擇"指數平滑法"，然後單擊"條件"按鈕，彈出如圖15-10"時間序列建模器：指數平滑條件"對話框。



"時間序列建模器：指數平滑條件"對話框用於設定指數平滑模型的類型和因變數的形式。包括兩個選項組：

①"模型類型"選項組 該選項組用於設定指數平滑模型的類型，包括"非季節性"和"季節性"兩大類模型。

非季節性的指數平滑模型有4種形式：

簡單：選中該單選按鈕表示使用簡單指數平滑模型，該模型適用於沒有趨勢或季節性的序列，其***的平滑參數是水平，且與ARIMA 模型極為相似。

Holt線性趨勢：表示使用霍特線性趨勢模型，該模型適用於具有線性趨勢且沒有季節性的序列，其平滑參數是水平和趨勢，不受相互之間的值的約束。Holt模型比下面介紹的Brown 模型更通用，但在計算大序列時花的時間更長。

Brown線性趨勢：表示使用布朗線性趨勢模型，該模型適用於具有線性野腔趨勢且沒有季節性的序列，其平滑參數是水平和趨勢，並假定二者等同。

阻尼趨勢：表示使用阻尼指數平滑方法，此模型適用於具有線性趨勢的序列，且該線性趨勢正逐漸消失並且沒有季節性，其平滑參數是水平、趨勢和阻尼趨勢。

季節性的指數平滑模型有3種形式：

簡單季節性：該模型適用於沒有趨勢並且季節性影響隨時間變動保持恆定的序列，其平滑參數是水平和季節。

Winters可加性：該模型適用於具有線性趨勢且不依賴於序列水平的季節性效應的序列，其平滑參數是水平、趨勢和季節。

Winters相乘性：該模型適用於具有線性趨勢和依賴於序列水平的季節性效應的序列，其平滑參頌讓衫數是水平、趨勢和季節。

②"因變數轉換"選項組 該選項組用於對因變數進行轉換設置，有3個選項：

無：表示在指數平滑模型中使用因變數的原始數據。

平方根：表示在指數平滑模型中使用因變數的平方根。

自然對數：表示在指數平滑模型中使用因變數的自然對數。其中，"平方根"和"自然對數"要求原始數據必須為正數。

㈢ spss19.0中文版二次指數平滑法操作過程

有數據和參考論文沒有

㈣ 指數平滑方法深度解析（一次二次三次）

CSDN同步參考鏈接

指數平滑方法說起來感覺挺簡單的，不就是幾期求均值嗎，但是你知道在Eviews里做指數平滑模型的時候，1、他的初始值是如何確定的嗎？2、初始值的確定方法可以按照我們想的去改變嗎？ 3、Eviews得到結果中的 End of Period Levels: Mean 代表什麼意思？ 4、如果進行預測，期數增加1期或者2期，3期的話，序列對應的sm又是什麼樣的？今天我們就結合Excel 和 Eviews 的結果進行對比，鉛判宏並給出上述問題的解析。

原始數據序列：yt
平滑值序列：St
預測值序列：yt_fore

1.1 平滑值表達式

1.2 預測值表達式

初始項可以自行定義（比如使用第1期值，或者前3期平均值等），也可以由軟體自動給出。

1.3 說明
之所以給出這兩個表達式，是因為網路上出現的次數太多了，而且還讓人混亂，實際上這兩個表達式的關系是： t+1 期的預測值是 t 期的平滑值 。

s0 y0 y0預測值的初始值：都用前三期的平均值表示，即
參數為0.5，y0=23，S0=(y1+y2+y3)/3=11，y0_fore=11
參數值a：0.5

1.4 適用范圍
當時間序列無明顯的趨勢變化，可用一次指數平滑預測。

1.5 案例

通過 Excel 和 Eviews 結果對比，發現，Eviews給出的結果是預測值結果（沒有平滑值）。並且 Eviews 的初始預測值即y0的預測值默認為前8期的均值。（紅色單元格即為驗證過程）

原始數據序列：yt
一次平滑值序列槐冊：St(1)
二次平滑值序列：St(2)
預測值序列：yt_fore

2.1 平滑值表達式

2.2 預測值表達式

2.3 說明
初始值設定：參數為0.9，y0=23，S0(1)=23，S0(1)=28.4

2.4 適用范圍沖跡
當時間序列的變動呈現直線趨勢時，用一次指數平滑法來進行預測將存在明顯的滯後偏差，此時需要使用二次指數平滑。二次指數平滑是在一次指數平滑的基礎上再進行一次平滑。

2.5 案例

可以發現，Eviews 的二次指數平滑結果即為預測值結果，與 Excel 的預測結果不是很一致，原因可能是初始值的設定可能不一樣。（我暫時也不知道 Eviews 的二次指數平滑的初始值設定規則是什麼）

原始數據序列：yt
一次平滑值序列：St(1)
二次平滑值序列：St(2)
三次平滑值序列：St(3)
預測值序列：yttt_fore

3.1 平滑值表達式

3.2 預測值表達式

3.3 說明
初始值設定：參數為0.3，S0=(y1+y2+y3)/3=246.1，S0(1)=246.1，S0(1)=244.5

3.4 適用范圍
時間序列的變動呈現出二次曲線趨勢，則需採用三次指數平滑序列進行預測。三次指數平滑是在二次指數平滑的基礎上再進行一次平滑。

3.4 案例

對最開始問題的解答：
針對問題一 ：
Eviews中，對於一次指數平滑，初始值以前8期的均值來確定；二次指數平滑我暫時還不確定；三次指數平滑Eviews不可以做。

針對問題二 ：
Eviews初始值無法自己設定。

針對問題三 ：
End of Period Levels: Mean 是一次指數平滑出現的結果，表示未來1期的預測值。

針對問題四 ：
一次指數平滑，未來1/2/3……/n 期，都為一個值。
二次指數和三次指數平滑，可以根據方程公式算出未來未來1/2/3……/n 期的預測值。
數據參考來源
最後祝大家學習愉快~

㈤ 一次指數平滑法預測和二次指數平滑法預測的區別

一次指數平滑法預測和二次指數平滑法預測的區別在於效果不同。
1、一次指數平滑應用雀圓春於直線型數據，且一次指數平滑具有滯後性，可以說明有明顯的時間性、頃耐季節性。
2、二次指數平滑也應用於直線型，但是效果會比一次指數平滑好很多，也就相當於加強版的一次指數平滑。腔鋒

㈥ wps2019怎麼做二次指數平滑

方法如下：
1.在iPhone手機4.1版本中打開網路12.23.5.10版本瀏覽器，打開工具－載入宏把分析工具庫前面打勾
2.工具－數據分析－指數平滑
3.輸入區域選擇你的銷售收入的數據行或列，
4.阻尼系數選擇0-1之間，建議分別選擇0.20.60.93個
5.標准誤差打勾，圖表輸出也打勾，直觀一些，
6.選擇誤差最小的那個阻尼系數的
7.在輸出的最後一個數的單元格拖動填充柄，得出的數就是下期的預測數

拓展資料：
1.二次指數平滑法是指對市場現象實際觀察值計算兩次平滑值，並在此基礎上建立預測模型，對市場現象進行預測的方檔納意義與優勢：二次指數平滑法解決了一次指數平滑法不能解決的兩個問題：一是解決了一次指數平滑不能用於有明顯趨勢變動的市場現象的預測；二是解決了一次指數平滑只能向未來預測一期的不足。
2.指數平滑法是布朗(RobertG..Brown)所提出，布朗(RobertG..Brown)認為時間序列的態勢具有穩定性或規則性，所以時間序列可被合理地順勢推延;他認為最近的過去態勢，在某種程度上會持續到最近的未來，所以將較大的權數放在最近的資料。
3.指數平滑法是生產預測中常用的一種方法。也用於中短期經濟發展趨勢預測，所有預測方法中，指數平滑是用得最多的一種。簡單的全期平均法是對時間數列的過去數據一飢蠢告個不漏地全部加以同等利用;移動平均法則不考慮較遠期的數據，並在加權移動平均法中給予近期資料更大的權重;而指數平滑法則兼容了全期平均和移動平均所長，不舍棄過去的數據，但是僅給予逐漸減弱的影響程度，即隨著數據的遠離，賦予逐漸收斂為零的權數。
4.也就是說指數平滑法是在移動平均爛明法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序預測模型對現象的未來進行預測。其原理是任一期的指數平滑值都是本期實際觀察值與前一期指數平滑值的加權平均。

㈦ 二次指數平滑法怎麼算

平滑指數法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。其特點是：配返指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預兄賣友測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a，公比為（1- a）。

示例

以某軟體公司A為例，給出2000-2005年的歷史銷售資料，將數據代入指數平滑模型，預測2006年的銷售額，作為銷售預算編制的基礎。

根據經驗判斷法，A公司2000-2005年銷售額時間序列波動很大，長期趨勢變化幅度較大，呈現明顯且迅速的上升趨勢羨槐，宜選擇較大的α值，可在0.5～0.8間選值，以使預測模型靈敏度高些，結合試演算法取0.5，0.6,0.8分別測試。經過第一次指數平滑後，數列散點圖呈現直線趨勢，故選用二次指數平滑法即可。

㈧ 指數平滑法預測是怎麼樣的

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。其特點是:第一，指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a,公比為(1-a)。第二，指數平滑法對於觀察值所賦予的權數有伸縮性，可以取不同的a值以改變權數的變化速率。如a取小值，則權數變化較迅速，觀察值的新近變化趨勢較能迅速反映於指數移動平均值中。因此，運用指數平滑法，可以選擇不同的a值來調節時間序列觀察值的均勻程度(即趨勢變化的平穩程度)。指數平滑法是布朗所提出，布朗認為時間序列的態勢具有穩定性或規則性，所以時間序列可被合理地順勢推延；他認為最近的過去態勢，在某種程度上會持續到未來，所以將較大的權數放在最近的資料。指數平滑法是生產預測中常用的一種方法。也用於中短期經濟發展趨勢預測，所有預測方法中，指數平滑是用得最多的一種。

簡單的全期平均法是對時間數列的過去數據一個不漏地全部加以同等利用；移動平均法則不考慮較遠期的數據，並在加權移動平均法中給予近期資料更大的旅敏唯權重；而指數平滑法則兼容了全期平均和移動平均所長，不舍棄過去的數據，但是僅給予逐漸減弱的影響程度，即隨著數據的遠離，賦予逐漸收斂為零的權數。也就是說指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現拿早象的未來進行預測。其原理是任一期的指數平滑值都是拆培本期實際觀察值與前一期指數平滑值的加權平均。

㈨ 指數平滑法例題及答案

第10期為154.6
第11期為160.2

㈩ 什麼是二次指數平滑法

二次指數平滑法是對一次指數平滑值作再一次指數平滑的方法。它不能單獨地進碼凱行預測，必須與一次指數平滑法配合，建立預測的數學模型，然後運用數學模型確定預測值。一次移動平均法的兩個限制因素在線性二次移動平均法中也才存在，線性二次指數，平神缺滑法只利用三個數據和一個α值就可進行計算；在大多數情況下，游模辯一般更喜歡用線性二次指數平滑法作為預測方法。