如何在 excel 中执行指数平滑

指数平滑是一种“平滑”时间序列数据的技术，通常用于短期预测。

基本思想是，时间序列数据通常与“随机噪声”相关，导致数据中出现波峰和波谷，但通过应用指数平滑，我们可以平滑这些波峰和波谷，以查看数据中真正的潜在趋势。 。

应用指数平滑的基本公式是：

F _t = αy _t-1 + (1 – α) F _t-1

金子：

F _t = 当前周期t的预测值

α = 平滑常数的值，介于 0 和 1 之间

y _t-1 = 上一周期数据的实际值

F _t-1 = 上期t-1的预测值

alpha值越小，时间序列数据越平滑。

在本教程中，我们将展示如何使用 Excel 中的内置函数对时间序列数据执行指数平滑。

示例：Excel 中的指数平滑

假设我们有以下数据集，显示特定公司 10 个销售周期的销售额：

完成以下步骤以对此时间序列数据应用指数平滑。

步骤1：点击“数据分析”按钮。

转到顶部功能区的“数据”选项卡，然后单击“数据分析”按钮。如果您没有看到此按钮，则必须首先加载 Excel Analysis ToolPak ，该工具库完全免费使用。

步骤2：选择“指数平滑”选项，然后单击“确定”。

步骤 3：填写必要的值。

• 填写输入范围的数据值。
• 选择要用于阻尼因子 的值，即 1-α。如果您想使用 α = 0.2，那么您的阻尼系数将为 1-0.2 = 0.8。
• 选择您希望预测值出现的输出范围。最好在实际数据值旁边选择此输出范围，这样您就可以轻松并排比较实际值和预测值。
• 如果您想查看显示实际值和预测值的图表，请选中“图表输出”框。

然后单击“确定”。

将自动出现预测值列表和图表：

请注意，第一个期间设置为#N/A，因为没有之前的期间可用于计算预测值。

尝试平滑因子

您可以尝试使用不同的平滑因子 α 值并查看其对预测值的影响。您会注意到，α 的值越小（阻尼因子的值越大），预测值就越平滑：

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