一次指数平滑法，市场调查与预测怎么做

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1，市场调查与预测怎么做
2，时间序列预测法的分类
3，定量预测方法有哪些
4，什么是平滑指数
5，指数加权移动平均是什么啊
6，请问一次指数平滑预测公式是怎么计算的

1，市场调查与预测怎么做

你好！对市场供需量预测，金融走势预测，国家政策对企业的影响，产品未来成本（资材、制造、运输、营销）预测。宏观的地域预测等…但是操作起来比较麻烦，市场调查，费财费力。而且收集的数据大都是过了期的前期数据。我是《易经》研习者，可以用几千年前古老的预测方法（《周易》、《奇门遁甲》等）准确的把市场后期走势预测出来。又省时又省力快捷方便准确。哈哈哈…个人关点。

1.答：（1）定性预测方法：厂长经理人员判断法、销售人员估计法、购买者意图调查法、集体判断法、德尔菲法、领先指标分析法和类推法。（2）定量预测方法：一次移动平均数法、二次移动平均数法、一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法、温斯特线性与季节指数平滑法、自适应过滤预测法、回归分析法。2.答：探索性市场调查、描述性市场调查、因果性市场调查。3.答：分析产品的渗透深度通常要计算三个指标：曾经使用率、过去三个月的使用率、过去六个月的使用率。如果产品过去三个月的使用率要远远小于过去六个月的使用率和曾经使用率，说明该产品的渗透深度比较强。4.答：试销是小规模、小范围的销售，通过试销主要收集两个指标：初次购买率、再购率。两个指标的结合分析，可以为新产品以后的发展规划提供参考。初次购买率高，再购率低，应对新产品进行重新设计；初次购买率低，再购率高，应加大对新产品的宣传力度；二者都高，新产品应立即商品化；二者皆低，应放弃该新产品，另外开发新产品。

市场调查与预测怎么做

2，时间序列预测法的分类

时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单序时平均数法、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、市场寿命周期预测法等。简单序时平均数法也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设：“过去这样，今后也将这样”，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。简单移动平均法就是相继移动计算若干时期的算术平均数作为下期预测值。加权移动平均法即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。指数平滑法即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内加权移动平均法演变而来的一种方法，优点是只要有上期实际数和上期预测值，就可计算下期的预测值，这样可以节省很多数据和处理数据的时间，减少数据的存储量，方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不同的方法，常用的方法有季(月)别平均法和移动平均法两种：a．季(月)别平均法。就是把各年度的数值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的总平均数，得出各季(月)指数。这种方法可以用来分析生产、销售、原材料储备、预计资金周转需要量等方面的经济事物的季节性变动；b．移动平均法。即应用移动平均数计算比例求典型季节指数。市场寿命周期预测法就是对产品市场寿命周期的分析研究。例如对处于成长期的产品预测其销售量，最常用的一种方法就是根据统计资料，按时间序列画成曲线图，再将曲线外延，即得到未来销售发展趋势。最简单的外延方法是直线外延法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。

时间序列预测法的分类

3，定量预测方法有哪些

定量分析法有五种：1、比率分析法。2、趋势分析法。对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比，观察其成长性。通过趋势分析，分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。3、结构分析法。通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析，考量各分项目在总体项目中的地位。4、相互对比法。它通过经济指标的相互比较来揭示经济指标之间的数量差异，既可以是本期同上期的纵向比较，也可以是同行业不同企业之间的横向比较，还可以与标准值进行比较。通过比较找出差距．进而分析形成差距的原因。5、数学模型法。在现代管理科学中，数学模型被广泛应用，特别是在经济预测和管理工作中，由于不能进行实验验证，通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。定量分析是投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析，通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。扩展资料：定量分析是识别危险的一种方法。原是分析化学的一个分支，以测定物质中各成分的含量为主要目标。根据所用方法的不同，分为重量分析、容量分析和仪器分析三类。因分析试样用量和被测成分的不同，又可分为常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。后推广为在明确划分物质种类的前提下，即把物质定性以后，具体分析物质的强度、刚度、范围变化量指标。在“量” 的方面分析物质，适于分析危险损失发生的概率、频率和损失程度等量度指标。定量分析　　百度百科

定量预测方法有：加权算术平均法用各种权数算得的平均数称为加权算术平均数，它可以自然数作权数，也可以项目出现的次数作权数，所求平均数值即为测定值。趋势平均预测法趋势平均预测法是以过去发生的实际数为依据，在算术平均数的基础上，假定未来时期的数值是它近期数值直接继续，而同较远时期的数值关系较小的一种预测方法。指数平滑法指数平滑法是以一个指标本身过去变化的趋势作为预测未来的依据的一种方法。对未来预测时，考虑则近期资料的影响应比远期为大，因而对不同时期的资料不同的权数，越是近期资料权数越大，反之权数越小。(4)平均发展速度法(5)一元线性回归预测法根据x、y现有数据，寻求合理的a、b回归系数，得出一条变动直线，并使线上各点至实际资料上的对应点之间的距离最小。设变动直线方程为：y=a+bx(6)高低点法高低点法是利用代数式y=a+bx，选用一定历史资料中的最高业务量与最低业务量的总成本（或总费用）之差△y，与两者业务量之差△x进行对比，求出b，然后再求出a的方法。

定量预测方法主要有：时间序列预测法、回归分析法。

定量预测方法有哪些

4，什么是平滑指数

指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）是布朗(Robert G..Brown)所提出，布朗、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。

先作折线图，添加趋势线找一个数值在曲线上的一组对应点找一个数值在曲线上的所有对应点和贝塞尔曲线是怎样在通过每两个节点的（每一对输入的x-y数值代表平面坐标系的一个点，称为节点,excel的平滑曲线通过每一个节点）要在其他excel文档使用 bezireint() 函数，需要按alt+f11,双击模块一复制所有文字然后打开其他excel文档按alt+f11,插入－－－模块，然后粘贴所有文字自定义函数的使用方法是: 在空白单元格输入 =bezierint(x坐标的范围,y坐标的范围,待查的数值) 函数就会返回一个包含六个元素的数组，分别是三个点的x,y坐标如: 你根据 a1:a4的数值作为x值,b2:b4的数值作为y值，画了一个平滑线散点图想查找c1的数值是不是在这条曲线上就可以输入 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1) ,1,1) 得到曲线上第一个 x值=c1数值的点的x坐标 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1) ,1,2) 得到曲线上第一个 x值=c1数值的点的y坐标 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1) ,1,3) 得到第2个 x值=c1数值的点的x坐标 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1) ,1,4) 得到第2个 x值=c1数值的点的y坐标 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1) ,1,5) 得到第3个 x值=c1数值的点的x坐标 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1) ,1,6) 得到第3个 x值=c1数值的点的y坐标如果有多段曲线上的点包含c1的数值，那么可以增加输入参数，指定从哪个节点开始查找 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1,3),1,1) 得到从第三组x-y数据开始查找，返回第一个符合c1数值的点的x坐标 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1,3),1,2) 得到从第三组x-y数据开始查找，返回第一个符合c1数值的点的y坐标函数默认输入数值是x值，要根据y值找点的话,还可以增加输入参数，指定输入的是y值 =index( bezierint(a1:a4,b1:b4,c1,1,"y"),1,1) 得到返回曲线上第一个 y值=c1数值的点的x坐标如此类推．．．．．．

5，指数加权移动平均是什么啊

指数平滑法移动平均法的预测值实质上是以前观测值的加权和，且对不同时期的数据给予相同的加权。这往往不符合实际情况。指数平滑法则对移动平均法进行了改进和发展，其应用较为广泛。 1. 指数平滑法的基本理论根据平滑次数不同，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。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。 ①一次指数平滑法设时间序列为，则一次指数平滑公式为：式中为第 t周期的一次指数平滑值；为加权系数，0＜＜1。为了弄清指数平滑的实质，将上述公式依次展开，可得：由于0＜＜1，当 →∞时， →0，于是上述公式变为：由此可见实际上是的加权平均。加权系数分别为，，…，是按几何级数衰减的，愈近的数据，权数愈大，愈远的数据，权数愈小，且权数之和等于1，即。因为加权系数符合指数规律，且又具有平滑数据的功能，所以称为指数平滑。用上述平滑值进行预测，就是一次指数平滑法。其预测模型为：即以第t周期的一次指数平滑值作为第t+1期的预测值。 ②二次指数平滑法当时间序列没有明显的趋势变动时，使用第t周期一次指数平滑就能直接预测第t+1期之值。但当时间序列的变动出现直线趋势时，用一次指数平滑法来预测仍存在着明显的滞后偏差。因此，也需要进行修正。修正的方法也是在一次指数平滑的基础上再作二次指数平滑，利用滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后建立直线趋势预测模型。故称为二次指数平滑法。设一次指数平滑为，则二次指数平滑的计算公式为：若时间序列从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期亦按此直线趋势变化，则与趋势移动平均类似，可用如下的直线趋势模型来预测。式中t为当前时期数；T为由当前时期数t到预测期的时期数；为第t+T期的预测值；为截距，为斜率，其计算公式为： ③三次指数平滑法若时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需要用三次指数平滑法。三次指数平滑是在二次指数平滑的基础上再进行一次平滑，其计算公式为：三次指数平滑法的预测模型为：其中： ④加权系数的选择在指数平滑法中，预测成功的关键是的选择。的大小规定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比例。值愈大，新数据所占的比重就愈大，原预测值所占比重就愈小，反之亦然。若把一次指数平滑法的预测公式改写为：则从上式可以看出，新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正得到的。的大小表明了修正的幅度。值愈大，修正的幅度愈大，值愈小，修正的幅度愈小。因此，值既代表了预测模型对时间序列数据变化的反应速度，又体现了预测模型修匀误差的能力。在实际应用中，值是根据时间序列的变化特性来选取的。若时间序列的波动不大，比较平稳，则应取小一些，如0.1～0.3；若时间序列具有迅速且明显的变动倾向，则应取大一些，如0.6～0.9。实质上，是一个经验数据，通过多个值进行试算比较而定，哪个值引起的预测误差小，就采用哪个。

6，请问一次指数平滑预测公式是怎么计算的

一次指数平滑的计算公式为：?s??（1）??t＝〖WB〗αy?t+α(1-α)y??t-1?+α(1-α)?2y??t-2?+…?〖DW〗+α(1-α)??t-1?y?1＋α（1-α)?ty?0〖JY〗（7-3）?式中：s??（1）??t为第t时点的一次指数平滑值，y?t为第t时点的实际值，α为平滑系数，0＜α＜1，上式又可写成如下形式：?〖JZ(〗s??（1）??t=αy?t+α(1-α)y??（1）???t-1?〖JZ)〗〖JY〗(7-4)?一次指数平滑法以最接近预测点的指数平滑值作为预测点的预测值。指数平滑的预测模型如下式所示：?〖JZ(〗〖AKy＾2〗??t+1?=s??（1）??t=αy?t+α(1-α)y??（1）???t-1?〖JZ)〗〖JY〗(7-5)? 在计算指数平滑预测值时，首先应确定初始值s??（1）??0。当历史数据较多时，可以用实际的初始值y?1作初始值s??（1）??0，如果数据较少，则可取最初几个实际数据的平均值作为s??（1）??0。由公式还可以看出，当平滑系数α=1时，t+1时点的预测值〖AKy＾2〗??t+1?就等于t时点的历史真实数据y?t，一次指数平滑对预测不起作用。当α=0时，〖AKy＾2〗??t+1?=s??（1）???t-1?，即预测值等于t-1时点的一次指数平滑值，而最后一个时点的真实数据y?t对预测将不起作用。这说明平滑系数α对预测效果有很大的影响。α越大，平滑作用越小，平滑作用越强，近期数据对预测结果影响越小。一般对比较稳定的时间序列取较小的值，而对变动较大的时间序列取较大的α值。当然，实际中，在时间序列线形变化部分，一次指数平滑序列也有一定的滞后偏差，因此，对于有明显的线性变化趋势的时间序列，常常使用二次指数平滑法建立线形预测模型进行预测。还有它的定义：1?平均数预测法（道氏理论）?对于随机波动的时间序列，如果没有明显的变动趋势，并且波动范围不大时，可采用算术平均数法进行预测。算术平均数法是以时间序列中各个时点上的历史统计数据的算术平均值作为未来发展的预测值。假设，某段时间序列中对应于各个时点，t?1，t?2，…，t?n的历史统计数据为y?1，y?2，…，y?n。则算术平均值：?(y[TX-]=[SX(]1[]n[SX)]?〖DD(〗n[]i=1〖DD)〗y?i〖JZ)〗〖JY〗(7-1)?算术平均数法之所以有预测功能，是由于它能够在一定程度上消除受偶然性干扰作用而产生的随机变动对时间序列的影响。但是，这种方法同时也掩盖了事物本身发展过程中的波动趋势，对于有较大波动的时间序列可采用移动平均预测法。?移动平均预测法是对算术平均值法的改进。这里，我们仅介绍一次移动平均法。一次移动平均数的计算公式为?〖JZ(〗M?t=(y?t+y??t-1?+…+y??t-n+1?)/N〖JZ)〗〖JY〗(7-2)?式中：t为时间点的序号，M?t为第t个时点的一次移动平均数，n为第t个时点的实际值，N为计算移动平均数所选定的数据个数。?一次移动平均法是在保持每段时间间距不变的情况下，每次后移一个时点求平均值。证券市场常用的平均线法就是道·琼斯理论的变种。一次移动平均曲线可以较好地反映时间序列的变动趋势，如果时间序列没有明显的周期性变化或倾向性变化，就可以用最后一段时间的一次移动平均数平移作为下一段时间的预测值。运用移动平均法进行预测，每次求平均所取的数据个数N的选取十分重要，N越大，移动平均法的平滑作用越强，但对时间序列变化的反应越不灵敏。反之，N越小，则越能反映出时间序列的变化过程，但对随机波动的影响、抑制越弱。读者可对M?5，M??20?两条移动平均曲线做出比较得出结论。当N=1时，移动平均曲线就是时间序列本身；当N为全部统计时点个数时，移动平均曲线就是时间序列的算术平均值。还需说明，一次移动平均预测法所得到的预测值总是滞后于实际的变化，因此不适于对具有明显的线性变化趋势的时间序列进行预测。?2?指数平滑预测法?指数平滑预测法是以加权平均的观点建立起来的，是移动平均法的改进。前面介绍的一次移动平均法假定最近期间内的N个数据同等重要，从加权平均的观点来看，即认为预测值是前N个数据以相等的权系数1/N的加权平均值，而所取期间以外的其他数据对此预测值毫无影响，即权系数为0。然而，在证券市场发展的实际过程中，越近期的数据对未来的影响越大，反映的信息越新，因此，越接近预测时点的数据，对于预测的意义越为重要。历史数据对预测的重要程度应按时间上的由近至远递减。一个数据的重要程度由其参与求加权平均值所取的权重来体现。当权重系数按照指数规律递减时，这种加权平均法就叫做指数平滑法。?对于以随机变化为主的时间序列，可以用一次指数平滑法。

1mol的盐酸是36.5g,所以3mol就是36.5×3＝109.5就是配制109.5g/l的溶液:例如你用35%的盐酸配制1L溶液的话,计算如下:X*35%=1*109.5计算出X的值,然后加水至1L的刻度线,就OK了.