摘要：应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。而产品产量（销量）的预测又是企业未来收益预测的基础。本文介绍了布朗单一参数线性指数平滑法、霍特双参数指数平滑法、布朗三参数指数平滑法及温特线性和季节性指数平滑法四种时间序列平滑法在产品产量预测中的应用，并对这四种方法的适用范围进行了总结。
在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。 时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。 趋势描述的是时间序列的整体走势，比如
在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数*滑(Triple/Three Order Exponential Smoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend) 2. 季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势，比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序
指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）目录1 什么是指数平滑法2 指数平滑法的基本公式3 指数平滑的预测公式3.1 （一） 一次指数平滑预测3.2 （二） 二次指数平滑预测3.3 （三） 三次指数平滑预测4 指数平滑法的趋势调整5 指数平滑法案例分析5.1 案例一:指数平滑法在销售预算
一次、二次、三次指数平滑计算思想及代码概述一般常用到的指数平滑法为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，高次指数平滑一般比较难见到，因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。一次指数平滑一般应用于直线型数据，且一次指数平滑具有滞后性，可以说明有明显的时间性、季节性。二次指数平滑一般也应用于直线型，但是效果会比一次指数平滑好很多，也就相当于加强版的一次指数平滑。三次指数平滑可以应用
移动平均：最简单的平滑时间序列的方法是实现一个无权重的移动平均，常用窗口函数，平滑统计量 St 就是 k 个观察值的均值，St = 1/k * sum(x(t - n)) = S(t - 1) + (xt - x(t - 1)) / k , 0 =< n <= k - 1;当 k 较小时预测的数据平滑效果不明显，而且突出反映了数据最近的变化；当 k 较大时，有较好的平滑效果，但预测的数
# 平滑指数
def calc_next_s(alpha, x):
s = [0 for i in range(len(x))]
s[0] = np.sum(x[0:3]) / float(3)
for i in range(1, len(s)):
s[i] = alpha*x[i] + (1-alpha)*s[i-1]
return s
# 预
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2023-06-26 13:44:24
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目录•1.指数平滑定义及公式•2.一次指数平滑•3二次指数平滑•4.三次指数平滑•5指数平滑系数α的确定1、指数平滑的定义及公式 产生背景：指数平滑由布朗提出、他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。  
摘要: 所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们的窗口宽度是有限 ...所有移动平均法都存在很多问题。它们都太难计算了。每个点的计算都让你绞尽脑汁。而且也不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。移动平均值永远不可能应用于现有的数据集边缘的数据，因为它们
目录•1.指数平滑定义及公式•2.一次指数平滑•3二次指数平滑•4.三次指数平滑•5指数平滑系数α的确定1、指数平滑的定义及公式 产生背景：指数平滑由布朗提出、他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。 基本原理：指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观
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2018-09-25 18:45:00
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Abstract：本文主要以实践的角度介绍指数平滑算法，包括：1）使用 ExponentialSmoothing 框架调用指数平滑算法；2）文末附有“使用python实现指数平滑算法（不确定写得对不对，T_T）”。此外，指数平滑算法的理论知识以参考链接的方式进行整理。Referencehttps://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.
目录1. 基础知识2. 简单滑动平均（rolling mean）3. 指数平均(EXPMA)3.1 一阶指数平滑 3.2 二次指数平滑 3.3 三次指数平滑预测 4. 二次指数平滑法实例分析 指数平滑法，用于中短期经济发展趋势预测。全期平均法：简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均
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2023-07-19 11:17:40
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今年前12个月，iPhone XS将售出多少部?在埃隆·马斯克(Elon musk)在直播节目中吸食大麻之后，特斯拉的需求趋势是什么?这个冬天会暖和吗?(我住在加拿大。)如果你对这些问题感到好奇，指数平滑法可以通过建立模型来预测未来。指数平滑方法为过去的观测分配指数递减的权重。得到的观测值越近，权重就越大。例如，与12个月前的观测结果相比，对上个月的观测结果给予更大的权重是合理的。上图为指数平滑权
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2023-07-07 23:36:43
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目录时间序列指数平滑一次指数平滑预测示例二次指数平滑预测示例三次指数平滑 本博客参考：《python数学实验与建模 》时间序列时间序列数据是按照时间顺序排列的、随着时间变化且相互关联的数据序列，这类数据往往反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 常用的时间序列预测方法有多种：移动平均法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预
1. 指数平滑的定义及应用场景 指数平滑由布朗提出、他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等
指数平滑是在20世纪50年代后期提出的预测方法(Brown, 1959; Holt, 1957; Winters, 1960)，其原理是使用指数平滑方法生成的预测值是过去观测值的加权平均值，并且随着过去观测值离预测值距离的增大，权重呈指数型衰减。换句话说，观察值越近，相应的权重越高。一.简单指数平滑预测(Brown)最简单的指数平滑方法被称为“简单指数平滑”，这种方法适用于预测没有明显趋势或季节特
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2023-08-23 19:02:38
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预测模型选择指南 指数平滑法 指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。下面将详细介绍
1、无明显单调或周期变化的参数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.holtwinters import SimpleExpSmoothing x1 =
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2020-04-02 14:17:00
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# Python指数平滑法
指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，通过考虑历史数据的权重，对未来数据进行预测。在Python中，我们可以使用pandas库中的`ewm`函数来实现指数平滑法。本文将介绍指数平滑法的原理、实现步骤以及代码示例。
## 指数平滑法原理
指数平滑法的基本思想是通过对历史数据进行加权平均，得到对未来数据的预测。在指数平滑法中，每个数据点的权重随着时间的推移而指数衰减
指数平滑法其实我想说自己百度的… 只有懂的人才会找到这篇文章… 不懂的人…看了我的文章…还是不懂哈哈哈指数平滑法相比于移动平均法，它是一种特殊的加权平均方法。简单移动平均法用的是算术平均数，近期数据对预测值的影响比远期数据要大一些，而且越近的数据影响越大。指数平滑法正是考虑了这一点，并将其权值按指数递减的规律进行分配，越接近当前的数据，权重越大；反之，远离当前的数据，其权重越小。指数平滑法按照
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2023-09-15 17:16:18
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