当前课程知识点:工业生产管理概论 > 第九章 需求预测 > 第七节 指数平滑法 > 指数平滑法
把这种加权移动平均的办法再做一个推广
就是指数平滑法
这种指数平滑法的本质
就是对所有的历史数据进行加权平均
当然越靠近的我给的权重越大
然后这个权重呈指数的下降的趋势
而且它具体计算上比较方便
而且容易被我们理解
有点像控制理论里边的反馈控制的思路
我们来看看在公式里边是怎么表达的
下一期的预测值
你可以认为是在前一期预测值上稍作修正
怎么个修正法呢
把前一期预测值和实际值的差值
也就是说你的预测误差拿来做个修正
当然你不是完全把误差拿来补偿
而是给他打一个折扣
这个折扣就是我们平滑的常数阿尔法
这么做的意义就是以上次预测值为主体
拿误差来进行一个打折的修正就可以了
我们用公式来表达的话
就是F_t等于F_t-1
上次的预测
加上A_t-1减F_t-1
就上一次的实际值和预测值之差
这个误差来做一个用阿尔法打了折的
一个修正就可以了
我们来看一个小例子
如果说上一期的预测值是42
结果到了期末你发现实际值是40
这样的话误差就是2
我们用一个阿尔法等于0.1
也就是说打一折
按照10%来打折
所以我们就是要修正一下前一期的预测值42
修正多少呢
拿-2的0.1倍
-0.2去修正
所以下一期的预测值就是41.8
等到第二期末尾的时候
你发现真正的需求是43
43和刚才41.8之间的差距
就是预测误差
你再给它乘以0.1
拿它去修正刚才的41.8
这就是下一次的预测41.92
我们就这么一步一步走下去就可以了
我们举一个数据比较多的例子
如果我们看11期数据
有了实际的需求值了
我们每次都是用这个阿尔法等于0.1
来做指数平滑的预测
当然这里边有一个起步的问题
我站在第二期的时候
我假设原来对第二期的预测
就是第一期的需求42
然后再往下就继续算下去就可以了
我们在右边这幅图里边
把实际需求的变化用黄色的折线给它画出来
然后我们把这个阿尔法等于0.1的
指数平滑之后的预测的需求给它画出来
我们看实际的需求上下波动的幅度很大
而这个经过阿尔法等于0.1
就是说打了一折 10%的折扣的误差修正之后
预测出来的需求就变成比较平稳了
很能够代表整个需求变化的主流的趋势
这就是一个不错的状况
当然也可能有人觉得
你这个跟踪变化跟踪的太慢了
我能不能让阿尔法大一点
比如我们尝试一下
让阿尔法等于0.4
我们还是第一步把起步的预测值设成是42
然后把后边的各个预测值给它算出来
把预测的曲线用红色的折线给它画出来
我们看到它确实跟踪的比浅蓝色的曲线
跟踪的会快一些了
但是波动的幅度有点大
这种做法容易不太稳定
所以在一般的工业企业里边
实干的专家们一般主张阿尔法系数不要取太大
一般认为0.1到0.2之间
是一个比较稳妥的做法
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