指數分析預測方法步驟

❶ 如何運用直接平均季節指數法預測銷售量

直接平均季節指數法的一般步驟如下：
①收集歷年（通常至少有三年）各月或各季的統計資料（觀察值）。
②求出各年同月或同季觀察值的平均數（用A表示）。
③求歷年間所有月份或季度的平均值（用B表示）。
④計算各月或各季度的季節指數，即C=A/B。
⑤根據未來年度的全年趨勢預測值，求出各月或各季度的平均趨勢預測值，然後乘以相應季節指數，就得未來年度內各月和各季度包括季節變動的預測值。
季節指數是一種以相對數表示的季節變動衡量指標。因為只根據一年或兩年的歷史數據計算而得的季節變動指標往往含有很大的隨機波動因素，故在實際預測中通常需要掌握和運用三年以上的分季歷史數據。季節指數的計算公式為：
一年4個季度的季度指數之和為400%，每個季度季節指數平均數為100%。季節變動表現為各季的季節指數圍繞著100%上下波動，表明各季銷售量與全年平均數的相對關系。如某種商品第一季度的季節指數為125%，這表明該商品第一季度的銷售量通常高於年平均數25%，屬旺季，若第三季度的季節指數為73%，則表明該商品第三季度的銷售量通常低於年平均數27%，屬淡季。
〔例8-15〕某空調廠2000年－2002年空調器銷售量如表8－23所示。預計2003年的銷售量比2002年遞增3%，請用直接平均季節指數法預測2003年各季度銷售量。
①計算歷年同季的銷售平均數：
同理，
②計算歷年季度總平均數：
③計算季節指數：
同理有：
④計算2003年各季度預測值：
依據題意：
2003年銷售預測值=（萬台）
2003年第一季度預測值=（萬台）
2003年第二季度預測值=（萬台）
2003年第三季度預測值=（萬台）
2003年第四季度預測值=（萬台）

❷ 指數平滑預測法是怎麼計算的

指數平滑法計算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。

其預測公式為：yt+1'=ayt+(1-a)yt' 式中，yt+1'--t+1期的預測值，即本期（t期）的平滑值St ； yt--t期的實際值； yt'--t期的預測值，即上期的平滑值St-1 。

該公式又可以寫作：yt+1'=yt'+a(yt- yt')。可見，下期預測值又是本期預測值與以a為折扣的本期實際值與預測值誤差之和。

其特點是:

第一，指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a,公比為(1- a)。

第二，指數平滑法對於觀察值所賦予的權數有伸縮性，可以取不同的a 值以改變權數的變化速率。如a取小值，則權數變化較迅速，觀察值的新近變化趨勢較能迅速反映於指數移動平均值中。

因此，運用指數平滑法，可以選擇不同的a 值來調節時間序列觀察值的均勻程度(即趨勢變化的平穩程度)。

(2)指數分析預測方法步驟擴展閱讀：

一段時間內收集到的數據所呈現的上升或下降趨勢將導致指數預測滯後於實際需求。通過趨勢調整，添加趨勢修正值，可以在一定程度上改進指數平滑預測結果。調整後的指數平滑法的公式為：包含趨勢預測(YITt)=新預測（Yt）+趨勢校正（Tt）。

進行趨勢調整的指數平滑預測有三個步驟：

1、 利用前面介紹的方法計算第t期的簡單指數平滑預測（Yt）；

2、 計算趨勢。其公式為： Tt=(1-b)Tt-1+b(Yt-Yt-1)

其中，

Tt=第t期經過平滑的趨勢；

Tt-1=第t期上期經過平滑的趨勢；

b=選擇的趨勢平滑系數；

Yt=對第t期簡單指數平滑預測；

Yt-1=對第t期上期簡單指數平滑預測。

3、計算趨勢調整後的指數平滑預測值（YITt).計算公式為：YITt=Yt+Tt。

❸ 季節變動預測法的直接平均季節指數法操作步驟

1.收集歷年（通常至少有三年）各月或各季的統計資料（觀察值）。
2.求出各年同月或同季觀察值的平均數（用A表示）。
3.求出歷年間所有月份或季度的平均值（用B表示）。
4.計算各月或各季度的季節指數，即S=A/B。
5.根據未來年度的全年趨勢預測值，求出各月或各季度的平均趨勢預測值，然後乘以相應季節指數，即得出未來年度內各月和各季度包含季節變動的預測值。

❹ 預測分析法的預測分析的一般步驟

1，定量預測的步驟：
明確預測對象與目標
收集整理資料和數據
建立預測模型
模型參數估計
模型檢驗
預測實施與結果分析
2，定性預測方法——德爾斐法：
經典的德爾斐預測要經過3~4輪調查，專家意見可以相當協調或一致。
預測中應遵守的原則：
對德爾斐法作出充分說明
問題要集中，提出的問題有針對性
避免組合事件，應避免提出「一種技術的實現是建立在某種方法基礎上」這類組合事件。
用詞要確切
領導小組意見不應強加在調查表中
調查表要簡化，問題數量適當限制
支付適當報酬，以鼓勵專家參與
對專家的回答進行分析和處理是德爾斐預測的最重要階段
3.，時間序列預測法：
變數或指標的數值，按時間順序排列成一個數值數列，稱為時間數列或時間序列。利用這個時間序列進行預測地方法稱為時間序列預測法

❺ 怎樣用excel進行指數曲線趨勢外推法預測！！謝謝！！

以下圖中的數據為例，來詳細描述趨勢線的添加方法。如圖所示，圖表中給出了某產品從7月1號，到7月8號的產量：

❻ 如何用指數平滑法預測銷售額

指數平滑法是趨勢預測法的一種，利用事先確定的平滑指數預測未來銷售量或銷售額

平滑指數的取值范圍一般是0.3-0.7

公式：計劃期銷售預測值=（平滑指數*上期實際銷售數）+(1-平滑指數）*上期銷售預測數

例如：

採用一次指數平滑法下，設F2007為對2007年的預測，Y2006、Y2005……為各年的實際值，且F1998=Y1998， 則F2007=aY2006+a（1-a）Y2005+a（1-a）^2Y2004+a（1-a）^3Y2003+……+a（1-a）^7Y1999+（1-a）^8Y1998=127.68

二次指數平滑預測

二次指數平滑是對一次指數平滑的再平滑。它適用於具線性趨勢的時間數列，其預測公式為：

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 顯然，二次指數平滑是一直線方程，其截距為：(2yt'-yt)，斜率為：(yt'-yt) a/(1-a),自變數為預測天數。

以上內容參考：網路-指數平滑法

❼ 如何運用指數平滑法預測

平滑指數法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

指數平滑法實際上是一種特殊的加權移動平均法。其特點是：指數平滑法進一步加強了觀察期近期觀察值對預測值的作用，對不同時間的觀察值所賦予的權數不等，從而加大了近期觀察值的權數，使預測值能夠迅速反映市場實際的變化。權數之間按等比級數減少，此級數之首項為平滑常數a，公比為（1- a）。

示例

以某軟體公司A為例，給出2000-2005年的歷史銷售資料，將數據代入指數平滑模型，預測2006年的銷售額，作為銷售預算編制的基礎。

根據經驗判斷法，A公司2000-2005年銷售額時間序列波動很大，長期趨勢變化幅度較大，呈現明顯且迅速的上升趨勢，宜選擇較大的α值，可在0.5～0.8間選值，以使預測模型靈敏度高些，結合試演算法取0.5，0.6,0.8分別測試。經過第一次指數平滑後，數列散點圖呈現直線趨勢，故選用二次指數平滑法即可。

❽ 簡述預測分析的步驟

預測分析一般可按以下步驟進行：
（1） 確定預測對象。即確定預測分析的內容、范圍、目的和要求。
（2） 收集整理資料。即收集盡可能多的相關經濟信息，同時對所收集的大量資料進行整理、歸納，找出與預測對象有關的各因素之間的相互依存關系。
（3） 選擇預測方法。即進行定性和定量分析。
（4） 分析判斷。
（5） 檢查驗證。即將本期實際發生數與前期預測數進行比較，計算並分析差異，以便在本期預測中加以改進。
（6） 修正預測值。
（7） 報告預測結論。

❾ 怎麼用季節指數進行預測

1、收集歷年（通常至少有三年）各月或各季的統計資料（觀察值）。

2、求出各年同月或同季觀察值的平均數（用A表示）。

3、求歷年間所有月份或季度的平均值（用B表示）。

4、計算各月或各季度的季節指數，即C=A/B。

5、根據未來年度的全年趨勢預測值，求出各月或各季度的平均趨勢預測值，然後乘以相應季節指數，就得未來年度內各月和各季度包括季節變動的預測值。