统计中,预测方法除了利用多个影响因素建立回归模型来做预测外,在影响因素复杂,或者是没办法得到相关影响因素的数据信息时,回归模型就无能为力了。如果数据是时间序列上的值,在时间上可能呈现一定的稳态或者规律,利用过去时间区间的值来预测未来值,指数平滑法是其中的一个方法。
α平滑常数的确定
指数平滑法中最重要的一个参数是平滑常数α,α的取值范围是[0-1],α值是主观选定的,值越大表示对未来的预测中越近期的数据权重越大。在市场预测中,α的确定方法,一般是先根据经验做一个大概的预估,基本判断标准如下:
1.时间序列比较平稳时,选择较小的α值,0.05-0.20。
2.时间序列有波动,但长期趋势没大的变化,可选稍大的α值,0.10-0.40。
3.时间序列波动很大,长期趋势变化大有明显的上升或下降趋势时,宜选较大的α值,0.60-0.80。
4.当时间序列是上升或下降序列,满足加性模型,α取较大值,0.60-1。
再重复试算过程,比较不同α值下,预测的标准误差,从而选取误差较小