二次指数平滑excel计算方法,电子表格二次指数平滑法怎么算
1. 二次指数平滑法怎么算
一、一次移动平均法和一次指数平滑法
(一) 一次移动平均法
1、 一次移动平均方法是收集一组观察值，计算这组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。
2、 移动平均法有两种极端情况：
① 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；
② N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测值；
当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；反之，当数 据的随机因素较小时，宜选用较小的N，这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也少。
3、 由移动平均法计算公式可以看出，每一新预测值是对前一移动平均预测值的修正，N越大平滑效果愈好。
4、 移动平均法的优点：①计算量少；②移动平均线能较好地反映时间序列的趋势及其变化。
5、 移动平均法的两个主要限制：
①计算移动平均必须具有N个过去观察值，当需要预测大量的数值时，就必须存储大量数据；
②N个过去观察值中每一个权数都相等，而早于（t-N+1）期的观察值的权数等于0，而实际上往往是最新观察值包含更多信息，应具有更大权重。
一次指数平滑法
1、一次指数平滑法是利用前一期的预测值代替得到预测的通式，即
这是一种加权预测，权数为α。它既不需要存储全部历史数据，也不需要存储一组数据，
从而可以大大减少数据存储问题，甚至有时只需一个最新观察值、最新预测值和α值，就可以进行预测。它提供的预测值是前一期预测值加上前期预测值中产生的误差的修正值。
2、一次指数平滑法的初值的确定有几种方法：
①取第一期的实际值为初值；
②取最初几期的平均值为初值；
3、一次指数平滑法比较简单，但也有问题。问题之一便是力图找到最佳的α值，以使均方差最小，这需要通过反复试验确定。
二、线性二次移动平均法和线性二次指数平滑法
（一） 线性二次移动平均法
基本原理：为了避免利用移动平均法预测有趋势的数据时产生系统误差，发展了线性二次移动平均法。这种方法的基础是计算二次移动平均，即在对实际值进行一次移动平均的基础上，再进行一次移动平均。
（二） 线性二次指数平滑法
一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算。
1、 布朗单一参数线性指数平滑法，其基本原理与线性二次移动平均法相似。
2、霍尔特双参数线性指数平滑法，其基本原理与布朗线性指数平滑法相似，只是它不用二次指数平滑，而是趋势直线进行平滑。
三、 布朗二次多项式（三次）指数平滑法
基本原理：当数据的基本模型具有二次、三次或高次幂时，则需要用高次平滑形式。从线性平滑过渡到二次多项式平滑，基本途径是再进行一次平滑（即三次平滑），并对二次多项式的参数作出估计。类似，也可以由二次多项式平滑过渡为三次或高次多项式平滑。 四、 温特线性和季节性指数平滑法
如果数据的变化含有季节性的因素，则应使用把季节性因素考虑在内的温特线性和季节性指数平滑法。
使用此方法时一个重要问题是如何确定α、β和γ的值，以使均方差达到最小。通常确定α、β和γ的最佳方法是反复试验法。
2. 什么时候用二次指数平滑法
一次指数平滑法也称为单一指数平滑法，是指以最后的一个第一次指数平滑。它只有一个平滑系数，而且当观察值离预测时期越久远时，权数变得越小。一次指数平滑是以一段时期的预测值与观察值的线性组合作为t+1期的预测值。如果为了使指数平滑值敏感地反映最新观察值的变化，应取较大阿尔法值，如果所求指数平滑值是用来代表该时间序列的长期趋势值，则应取较小阿尔法值。
移动平均法(moving average method)是根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测的方法。移动平均法包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。
3. 二次指数平滑法公式推导
指数平滑法是一种特殊的加权平均法，加权的特点是对离预测值较近的历史数据给予较大的权数，对离预测期较远的历史数据给予较小的权数，权数由近到远按指数规律递减，所以，这种预测方法被称为指数平滑法。它可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法及更高次指数平滑法。
二次指数平滑法
1、一次指数平滑的局限性
像一次移动平均法一样，一次指数平滑法 只适用于 水平型历史数据 的 预测，而不适用 于 斜坡型线性 趋势 历史数据的预测。
因为对于明显呈斜坡型的历史数据，即使a数值很大（接近于1）仍然会产生较大的系统误差，我们通过表9-7来说明这一点。
表9-7中的第2栏是西部某省农民家庭平均每人全年食品支出的数据，这组历史数据呈明显的斜坡型上升趋势。根据a的确定原则，a应取得较大。
现取a=0.9，但均方误差仍为45.77，而且，每期的实际值都大于预测值，因而是由于预测模型同历史数据 不适应而造成的系统误差。
这就证明了一次指数平滑法不适用于呈斜坡型线性变动的历史数据，要求我们对一次指数平滑法加以改进，以适应斜坡型历史数据的预测。
4. 一次指数平滑法和二次指数平滑法
预测值＝aX（上一期的实际值）＋（1－a)X（上一期的预测值）。
当时间数列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。
其预测公式为：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'--t+1期的预测值，即本期（t期）的平滑值St ； yt--t期的实际值； yt'--t期的预测值，即上期的平滑值St-1 。
该公式又可以写作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可见，下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。
指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：
经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化。
扩展资料：
二次指数平滑预测
二次指数平滑是对一次指数平滑的再平滑。它适用于具线性趋势的时间数列 。其预测公式为：
yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt) a/(1-a)式中，yt= ayt-1'+(1-a)yt-1 显然，二次指数平滑是一直线方程，其截距为：(2yt'-yt)，斜率为：(yt'-yt) a/(1-a),自变量为预测天数。
二次指数平滑基本公式 St=αSt+(1-α)St-1 Yt+T=at+btT at=2St-St bt=(α/1-α)(St-St).
St--第t期的一次指数平滑值；
St-1--第t期的二次指数平滑值；
α--平滑系数 ；
Yt+T--第t+T期预测值 ；
T--由t期向后推移期数
5. 二次指数平滑法的优点
用比值法判断，比值极限等于0（＜1），所以级数是收敛的，而不是发散垍頭條萊
6. 二次指数平滑法原理
二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。
一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法。
7. 二次指数平滑值怎么算
步骤：頭條萊垍
1.先求出一次指数平滑值和二次指数平滑值的差值；
2.将差值加到一次指数平滑值上；
3.再考虑趋势变动值。條萊垍頭
8. 二次曲线指数平滑法
股票wr指标：wr中文称威廉指标，表示当天的收盘价在过去一段日子的全部价格范围内所处的相对位置，是一种兼具超买超卖和强弱分界的指标。它主要的作用在于辅助其他指标确认讯号。
wr指标一般分为白线和黄线这两个，白色曲线为大盘加权指数，即证交所每日公布媒体常说的大盘实际指数； 黄色曲线为大盘不含加权的指标。
使用方法如下：
1、当wr指标高于80，即处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进。
2、当wr指标低于20，即处于超买状态，行情即将见顶，应当考虑卖出。
3、在wr指标进入高位后，一般要回头，如果股价继续上升就产生了背离，是卖出信号。
4、在wr指标进入低位后，一般要反弹，如果股价继续下降就产生了背离。
5、wr指标连续几次撞顶（底），局部形成双重或多重顶（底），是卖出（买进）的信号。
9. 二次指数平滑法公式
F7=0.3×480+(1-0.3)(6月份预测)6月份预测可以这样算F6=0.3×410+(1-0.3)×390(直接用4月份的销售额)然后把计算出的答案带入第一个横式。具体答案没有算，只是说一下计算方法
10. 二次指数平滑法计算
一次指数平滑法，也称为单一指数平滑法，是指以最后的一个第一次指数平滑。它只有一个平滑系数，而且当观察值离预测时期越久远时，权数变得越小。一次指数平滑是以一段时期的预测值与观察值的线性组合作为t+1期的预测...