SPSSAU_综合评价_指数平滑.pdf

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指数平滑法一次平滑两次平滑三次平滑平滑指数Holt-WintersSPSSAU

指数平滑法分析

Contents

1背景3

2理论3

3操作4

4SPSSAU输出结果5

5文字分析5

6剖析8

针对时间序列的预测，常用方法包括灰色预测，指数平滑或ARIMA模型。灰色预测和指数

平滑常用于数据序列较少时使用，且一般只适用于中短期预测。指数平滑可继续拆分为一次平滑，

二次平滑和三次平滑（即Holt-Winters法），一次平滑法为历史数据的加权预测，二次平滑法适

用于具有一定线性趋势的数据，三次平滑法在二次平滑法基础上再平滑一次，其适用于具有一定

曲线趋势关系时使用，通常情况下使用三次平滑法较多。

无论是那种平滑法，其均涉及初始值S0和平滑系数alpha共两个参数值，初始值是平滑的

最初起点值，一般取数据前1期，2期，3期，4期或5期的平均值作为初始值，如果数据序列

越少则初始值S0应该取更多前几期的平均值，因为数据序列较少时前期的重要性相对较高。针

对alpha值参数，其意识在于新数据的权重，alpha值越大意味着新数据所占的权重越高而原预

测值所占权重越低，alpha=0意味着下一期预测值就完全等于当期预测值；alpha=1意味着下期预

测值等于当期预测值。如果说数据波动不大，一般alpha值取的较小些比如0.1~0.5之间，如果

数据波动较大且alpha值取值相对较大些，比如0.6~0.8之间。

关于三种平滑法，初始值S0和alpha值的说明如下表：

项说明

平滑方法✓一次平滑法使用最低，仅为历史数据加权计算进行预测

✓二次平滑法适用于具有一定线性趋势数据

✓三次平滑法适用于具有一定曲线趋势数据

✓如果不设置，SPSSAU自动运行三种平滑方法，选择最优效

果时对应的平滑方法

初始值S0✓样本10，则取前3期平均值

✓10样本=20，取前2期平均值

✓样本20，取前1期(第1期)平均值

✓如果不设置，SPSSAU自动按上述标准进行

平滑系数alpha✓数据波动大则alpha取0.1~0.5之间

✓数据波动小则alpha取0.6~0.8之间

✓如果不设置alpha，SPSAU默认会遍历各种alpha取值时数据

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效果，选择最优效果时对应的alpha值

特别提示：

如果不设置平滑方法，SPSSAU会自动遍历不同组合的平滑方法，找出最优效果时对应

的平滑方法；

如果不设置初始值S0，SPSSAU自动按照样本量情况设置初始值S0；

如果不设置平滑系数alpha，SPSSAU自动遍历各种alpha取值情况，并且选择最优效

果时对应的alpha值。

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指数平滑法案例

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1背景3

2理论3

3操作4

4SPSSAU输出结果5

5文字分析5