指数平滑法

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用于预测的平滑法中的一种，在这里，对一个时期(t+1期)的预测值是前期(t期)时间序列的实际值与预测值的加权平均数。

平滑法是一种粗线条的预测方法。它仅以其过去值的某种平均数为依据来预测一个时间序列的未来值。最简单的平滑法是移动平均法，在这里，一个时间序列在指定时期内的预测值等于该时间序列在以前若干时间内的平均值。此法的严重缺陷是，它在计算平均值时对所有观察值皆给以相等的权数，即使我们可以直观地认为最近期的观察一般说应是更为重要的。

为克服这一缺陷，人们在预测中更经常地使用指数平滑法。

指数平滑法的公式如下：F_t+1=ωA₁+(1－ω)F_t，式中F_t+1为(t+1)期的预测值，A_t为t期内时间序列数值(实际值)，F_t为t期的预测值；ω为权数，ω的值在0－1之间。

显然，ω的值越大，则给t期的时间序列数值(相对于以前的各期而言)的权数越大。

使用此法，须作两个决定：一是确定F_t之值。这种做法是令F_t等于全部时间序列观察值的均值。二是确定ω之值。

通常，对ω可试以不同之值，而用平方根误差(RMSE)最小的一个。