[转帖]指数平滑模型
<p>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<a>Business Intelligence[商业智能]软件</a>却可以在一定程度上帮助企业预测未来。 </p><p> </p><h3>指数平滑模型（<span style="FONT-FAMILY: Arial;">ESM</span><span style="FONT-FAMILY: ËÎÌå;">）</span></h3><p>指数平滑模型（<span style="FONT-FAMILY: Arial;">ESM</span><span style="FONT-FAMILY: ËÎÌå;">）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）。</span> 通过选取不同的<span style="FONT-FAMILY: Arial;">Alpha</span><span style="FONT-FAMILY: ËÎÌå;">值（0-1之间），即可以消除数值的季节敏感性。</span> 因为<span style="FONT-FAMILY: Arial;">ESM</span><span style="FONT-FAMILY: ËÎÌå;">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。</span></p><p> </p><p><span style="FONT-FAMILY: Arial;">ESM</span><span style="FONT-FAMILY: ËÎÌå;">产生一个平滑的</span><b>时间序列</b>。 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。 <br/><br/>在移动平均数的情况下，观测值的权重相等，为1/<span style="FONT-FAMILY: Arial;">N</span><span style="FONT-FAMILY: ËÎÌå;">。</span> 但是，需要注意的是，运用<span style="FONT-FAMILY: Arial;">ESM</span><span style="FONT-FAMILY: ËÎÌå;">涉及到一个或多个平滑参数，对它们要有准确的估计，</span> 它们对观测值的权重会产生影响。 </p>
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