发布时间 : 星期六 文章时间序列平滑预测更新完毕开始阅读3ec6bd559b6648d7c1c7464d
步骤1：做序列时序图，观察数据特征
由上图可知，样本数据具有明显固定周期变动，且有递增趋势，所以可以选择Holt-Winters加法指数模型，Holt-Winters乘法指数模型来预测。 步骤2：Holt-Winters加法指数模型预测结果
调整样本区间，然后选择Holt-Winters加法指数模型进行预测
结果给出了参数值，模型中的均值，修正趋势项和季节指数。我们赋予Holt-Winters加法指数预测模型后的序列名为YSM1，2013年各季度值如下：
步骤3：Holt-Winters乘法指数模型预测结果
预测方法选择Holt-Winters乘法模型，会出来如下预测结果：
与上述Holt-Winters加法指数预测模型的结果对比可知，Holt-Winters乘法指数预测模型的误差平方和和绝对均方误差都远远小于Holt-Winters加法指数预测模型，所以这里销售额的预测应选择Holt-Winters乘法指数预测模型。即2013年各季度销售额为YSM2中的597.7202，624.6717 553.0266，591.0173。
3.5小结
通过本实验的学习能够更好的理解移动平均法和指数平滑法的基本原理；各模型适用条件及内在机理。能够灵活的掌握Excel软件实现一次移动平均法，二次移动平均法操作步骤及利用Eviews软件实现单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测的操作流程。掌握一次移动平均法，二次移动平均法，单指数平滑，双指数平滑和霍尔特指数平滑法预测模型形式。
3.6练习实验
1、某公司过去十年的利润额如下 年次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 利润额 4232 4560 4321 4612 4624 4589 4633 4627 4668 4671 根据数据选择合适的步长，用移动平均法预测第11年该公司利润额。 2、某企业2007年1季度-2012年4季度的销售额如下表，根据数据特点选择具体指数平滑方法对2012年每季度销售额作出预测。 年份 季度 销售额（万元） 2007 1 362 2007 2 385 2007 3 432 2007 4 341 2008 1 382 2008 2 409 2008 3 498 2008 4 387 2009 1 473 2009 2 513 2009 3 582 2009 4 474 2010 1 544 2010 2 582 2010 3 681 2010 4 557 2011 1 628 2011 2 707 2011 3 773 2011 4 592 2012 1 627 2012 2 725 2012 3 854 2012 4 661 2、某企业2012年月销售额如下 月份 销售额 月份 销售额 1 28452 7 32503 2 28635 8 35340 3 28279 9 38726 4 30475 10 40736 5 33210 11 37915 6 32053 12 39150 （1） 用一次移动平均法和二次移动平均法预测2013年1月的销售额； （2） 用单指数平滑、双指数平滑、Holt-Winters指数平滑预测2013年1
月的销售额；
（3） 解读上述方法预测的结果，通过对比选出对该企业销售额预测效果最
优的一种方法。并说明理由。