市场调查二次指数平滑法视频

㈠ 二次指数平滑法用excel怎么用 有什么方法

1、首先在Excel表格中输入年份与相关数据，需要进行平滑指数的操作计算出预测数据。

2、预测值是从第二期开始，第二期的预测值=第一期的实际值，所以c3=b2。

3、滑游液设置一个平滑系数，例如设置为“0.3”，在C4单元格中磨正输入公式：=$F$2*B3+(1-$F$2)*C3。从第三期开始，每一期的预测值=平滑系数*上一期的实际值+（1-平滑系数）*上一期的预测值信物。

4、点击回车并下拉公式即可得出预测的数值结果了。

㈡ 二次指数平滑模型在spss中怎么表示

15.2.2 指数平滑模型的SPSS操作(1)

在SPSS Statistics数据编辑器窗口中建立指数平滑模型的具体操作步骤如下。

1)在菜单栏中选择"分滑芦析"|"预测"|"创建模型"命令，打开如图15-9所示的"时间序列建模器"对话框。


2)选择变量和方法。

从源变量列表中选择建立指数平滑模型的因变量，选入"因变量"列表中。"因变量"和"自变量"列表中的变量必须为数值型的度量变量。

在"方法"下拉列表框中选择"指数平滑法"，然后单击"条件"按钮，弹出如图15-10"时间序列建模器：指数平滑条件"对话框。



"时间序列建模器：指数平滑条件"对话框用于设定指数平滑模型的类型和因变量的形式。包括两个选项组：

①"模型类型"选项组 该选项组用于设定指数平滑模型的类型，包括"非季节性"和"季节性"两大类模型。

非季节性的指数平滑模型有4种形式：

简单：选中该单选按钮表示使用简单指数平滑模型，该模型适用于没有趋势或季节性的序列，其***的平滑参数是水平，且与ARIMA 模型极为相似。

Holt线性趋势：表示使用霍特线性趋势模型，该模型适用于具有线性趋势且没有季节性的序列，其平滑参数是水平和趋势，不受相互之间的值的约束。Holt模型比下面介绍的Brown 模型更通用，但在计算大序列时花的时间更长。

Brown线性趋势：表示使用布朗线性趋势模型，该模型适用于具有线性野腔趋势且没有季节性的序列，其平滑参数是水平和趋势，并假定二者等同。

阻尼趋势：表示使用阻尼指数平滑方法，此模型适用于具有线性趋势的序列，且该线性趋势正逐渐消失并且没有季节性，其平滑参数是水平、趋势和阻尼趋势。

季节性的指数平滑模型有3种形式：

简单季节性：该模型适用于没有趋势并且季节性影响随时间变动保持恒定的序列，其平滑参数是水平和季节。

Winters可加性：该模型适用于具有线性趋势且不依赖于序列水平的季节性效应的序列，其平滑参数是水平、趋势和季节。

Winters相乘性：该模型适用于具有线性趋势和依赖于序列水平的季节性效应的序列，其平滑参颂让衫数是水平、趋势和季节。

②"因变量转换"选项组 该选项组用于对因变量进行转换设置，有3个选项：

无：表示在指数平滑模型中使用因变量的原始数据。

平方根：表示在指数平滑模型中使用因变量的平方根。

自然对数：表示在指数平滑模型中使用因变量的自然对数。其中，"平方根"和"自然对数"要求原始数据必须为正数。

㈢ spss19.0中文版二次指数平滑法操作过程

有数据和参考论文没有

㈣ 指数平滑方法深度解析（一次二次三次）

CSDN同步参考链接

指数平滑方法说起来感觉挺简单的，不就是几期求均值吗，但是你知道在Eviews里做指数平滑模型的时候，1、他的初始值是如何确定的吗？2、初始值的确定方法可以按照我们想的去改变吗？ 3、Eviews得到结果中的 End of Period Levels: Mean 代表什么意思？ 4、如果进行预测，期数增加1期或者2期，3期的话，序列对应的sm又是什么样的？今天我们就结合Excel 和 Eviews 的结果进行对比，铅判宏并给出上述问题的解析。

原始数据序列：yt
平滑值序列：St
预测值序列：yt_fore

1.1 平滑值表达式

1.2 预测值表达式

初始项可以自行定义（比如使用第1期值，或者前3期平均值等），也可以由软件自动给出。

1.3 说明
之所以给出这两个表达式，是因为网络上出现的次数太多了，而且还让人混乱，实际上这两个表达式的关系是： t+1 期的预测值是 t 期的平滑值 。

s0 y0 y0预测值的初始值：都用前三期的平均值表示，即
参数为0.5，y0=23，S0=(y1+y2+y3)/3=11，y0_fore=11
参数值a：0.5

1.4 适用范围
当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。

1.5 案例

通过 Excel 和 Eviews 结果对比，发现，Eviews给出的结果是预测值结果（没有平滑值）。并且 Eviews 的初始预测值即y0的预测值默认为前8期的均值。（红色单元格即为验证过程）

原始数据序列：yt
一次平滑值序列槐册：St(1)
二次平滑值序列：St(2)
预测值序列：yt_fore

2.1 平滑值表达式

2.2 预测值表达式

2.3 说明
初始值设定：参数为0.9，y0=23，S0(1)=23，S0(1)=28.4

2.4 适用范围冲迹
当时间序列的变动呈现直线趋势时，用一次指数平滑法来进行预测将存在明显的滞后偏差，此时需要使用二次指数平滑。二次指数平滑是在一次指数平滑的基础上再进行一次平滑。

2.5 案例

可以发现，Eviews 的二次指数平滑结果即为预测值结果，与 Excel 的预测结果不是很一致，原因可能是初始值的设定可能不一样。（我暂时也不知道 Eviews 的二次指数平滑的初始值设定规则是什么）

原始数据序列：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)
预测值序列：yttt_fore

3.1 平滑值表达式

3.2 预测值表达式

3.3 说明
初始值设定：参数为0.3，S0=(y1+y2+y3)/3=246.1，S0(1)=246.1，S0(1)=244.5

3.4 适用范围
时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需采用三次指数平滑序列进行预测。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。

3.4 案例

对最开始问题的解答：
针对问题一 ：
Eviews中，对于一次指数平滑，初始值以前8期的均值来确定；二次指数平滑我暂时还不确定；三次指数平滑Eviews不可以做。

针对问题二 ：
Eviews初始值无法自己设定。

针对问题三 ：
End of Period Levels: Mean 是一次指数平滑出现的结果，表示未来1期的预测值。

针对问题四 ：
一次指数平滑，未来1/2/3……/n 期，都为一个值。
二次指数和三次指数平滑，可以根据方程公式算出未来未来1/2/3……/n 期的预测值。
数据参考来源
最后祝大家学习愉快~

㈤ 一次指数平滑法预测和二次指数平滑法预测的区别

一次指数平滑法预测和二次指数平滑法预测的区别在于效果不同。
1、一次指数平滑应用雀圆春于直线型数据，且一次指数平滑具有滞后性，可以说明有明显的时间性、顷耐季节性。
2、二次指数平滑也应用于直线型，但是效果会比一次指数平滑好很多，也就相当于加强版的一次指数平滑。腔锋

㈥ wps2019怎么做二次指数平滑

方法如下：
1.在iPhone手机4.1版本中打开网络12.23.5.10版本浏览器，打开工具－加载宏把分析工具库前面打勾
2.工具－数据分析－指数平滑
3.输入区域选择你的销售收入的数据行或列，
4.阻尼系数选择0-1之间，建议分别选择0.20.60.93个
5.标准误差打勾，图表输出也打勾，直观一些，
6.选择误差最小的那个阻尼系数的
7.在输出的最后一个数的单元格拖动填充柄，得出的数就是下期的预测数

拓展资料：
1.二次指数平滑法是指对市场现象实际观察值计算两次平滑值，并在此基础上建立预测模型，对市场现象进行预测的方档纳意义与优势：二次指数平滑法解决了一次指数平滑法不能解决的两个问题：一是解决了一次指数平滑不能用于有明显趋势变动的市场现象的预测；二是解决了一次指数平滑只能向未来预测一期的不足。
2.指数平滑法是布朗(RobertG..Brown)所提出，布朗(RobertG..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。
3.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饥蠢告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。
4.也就是说指数平滑法是在移动平均烂明法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序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。

㈦ 二次指数平滑法怎么算

平滑指数法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其特点是：配返指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预兄卖友测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a，公比为（1- a）。

示例

以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。

根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势羡槐，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。

㈧ 指数平滑法预测是怎么样的

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其特点是:第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1-a)。第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。指数平滑法是布朗所提出，布朗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旅敏唯权重；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分析预测法，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拿早象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是拆培本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。

㈨ 指数平滑法例题及答案

第10期为154.6
第11期为160.2

㈩ 什么是二次指数平滑法

二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。它不能单独地进码凯行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平神缺滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，游模辩一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法。