指数分析预测方法步骤

❶ 如何运用直接平均季节指数法预测销售量

直接平均季节指数法的一般步骤如下：
①收集历年（通常至少有三年）各月或各季的统计资料（观察值）。
②求出各年同月或同季观察值的平均数（用A表示）。
③求历年间所有月份或季度的平均值（用B表示）。
④计算各月或各季度的季节指数，即C=A/B。
⑤根据未来年度的全年趋势预测值，求出各月或各季度的平均趋势预测值，然后乘以相应季节指数，就得未来年度内各月和各季度包括季节变动的预测值。
季节指数是一种以相对数表示的季节变动衡量指标。因为只根据一年或两年的历史数据计算而得的季节变动指标往往含有很大的随机波动因素，故在实际预测中通常需要掌握和运用三年以上的分季历史数据。季节指数的计算公式为：
一年4个季度的季度指数之和为400%，每个季度季节指数平均数为100%。季节变动表现为各季的季节指数围绕着100%上下波动，表明各季销售量与全年平均数的相对关系。如某种商品第一季度的季节指数为125%，这表明该商品第一季度的销售量通常高于年平均数25%，属旺季，若第三季度的季节指数为73%，则表明该商品第三季度的销售量通常低于年平均数27%，属淡季。
〔例8-15〕某空调厂2000年－2002年空调器销售量如表8－23所示。预计2003年的销售量比2002年递增3%，请用直接平均季节指数法预测2003年各季度销售量。
①计算历年同季的销售平均数：
同理，
②计算历年季度总平均数：
③计算季节指数：
同理有：
④计算2003年各季度预测值：
依据题意：
2003年销售预测值=（万台）
2003年第一季度预测值=（万台）
2003年第二季度预测值=（万台）
2003年第三季度预测值=（万台）
2003年第四季度预测值=（万台）

❷ 指数平滑预测法是怎么计算的

指数平滑法计算公式：St=aYt-1+(1-a)St-1

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。

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。

其特点是:

第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a,公比为(1- a)。

第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a 值以改变权数的变化速率。如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。

因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a 值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。

(2)指数分析预测方法步骤扩展阅读：

一段时间内收集到的数据所呈现的上升或下降趋势将导致指数预测滞后于实际需求。通过趋势调整，添加趋势修正值，可以在一定程度上改进指数平滑预测结果。调整后的指数平滑法的公式为：包含趋势预测(YITt)=新预测（Yt）+趋势校正（Tt）。

进行趋势调整的指数平滑预测有三个步骤：

1、 利用前面介绍的方法计算第t期的简单指数平滑预测（Yt）；

2、 计算趋势。其公式为： Tt=(1-b)Tt-1+b(Yt-Yt-1)

其中，

Tt=第t期经过平滑的趋势；

Tt-1=第t期上期经过平滑的趋势；

b=选择的趋势平滑系数；

Yt=对第t期简单指数平滑预测；

Yt-1=对第t期上期简单指数平滑预测。

3、计算趋势调整后的指数平滑预测值（YITt).计算公式为：YITt=Yt+Tt。

❸ 季节变动预测法的直接平均季节指数法操作步骤

1.收集历年（通常至少有三年）各月或各季的统计资料（观察值）。
2.求出各年同月或同季观察值的平均数（用A表示）。
3.求出历年间所有月份或季度的平均值（用B表示）。
4.计算各月或各季度的季节指数，即S=A/B。
5.根据未来年度的全年趋势预测值，求出各月或各季度的平均趋势预测值，然后乘以相应季节指数，即得出未来年度内各月和各季度包含季节变动的预测值。

❹ 预测分析法的预测分析的一般步骤

1，定量预测的步骤：
明确预测对象与目标
收集整理资料和数据
建立预测模型
模型参数估计
模型检验
预测实施与结果分析
2，定性预测方法——德尔斐法：
经典的德尔斐预测要经过3~4轮调查，专家意见可以相当协调或一致。
预测中应遵守的原则：
对德尔斐法作出充分说明
问题要集中，提出的问题有针对性
避免组合事件，应避免提出“一种技术的实现是建立在某种方法基础上”这类组合事件。
用词要确切
领导小组意见不应强加在调查表中
调查表要简化，问题数量适当限制
支付适当报酬，以鼓励专家参与
对专家的回答进行分析和处理是德尔斐预测的最重要阶段
3.，时间序列预测法：
变量或指标的数值，按时间顺序排列成一个数值数列，称为时间数列或时间序列。利用这个时间序列进行预测地方法称为时间序列预测法

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以下图中的数据为例，来详细描述趋势线的添加方法。如图所示，图表中给出了某产品从7月1号，到7月8号的产量：

❻ 如何用指数平滑法预测销售额

指数平滑法是趋势预测法的一种，利用事先确定的平滑指数预测未来销售量或销售额

平滑指数的取值范围一般是0.3-0.7

公式：计划期销售预测值=（平滑指数*上期实际销售数）+(1-平滑指数）*上期销售预测数

例如：

采用一次指数平滑法下，设F2007为对2007年的预测，Y2006、Y2005……为各年的实际值，且F1998=Y1998， 则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。

以上内容参考：网络-指数平滑法

❼ 如何运用指数平滑法预测

平滑指数法公式：St=aYt-1+(1-a)St-1。

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其特点是：指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a，公比为（1- a）。

示例

以某软件公司A为例，给出2000-2005年的历史销售资料，将数据代入指数平滑模型，预测2006年的销售额，作为销售预算编制的基础。

根据经验判断法，A公司2000-2005年销售额时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升趋势，宜选择较大的α值，可在0.5～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，结合试算法取0.5，0.6,0.8分别测试。经过第一次指数平滑后，数列散点图呈现直线趋势，故选用二次指数平滑法即可。

❽ 简述预测分析的步骤

预测分析一般可按以下步骤进行：
（1） 确定预测对象。即确定预测分析的内容、范围、目的和要求。
（2） 收集整理资料。即收集尽可能多的相关经济信息，同时对所收集的大量资料进行整理、归纳，找出与预测对象有关的各因素之间的相互依存关系。
（3） 选择预测方法。即进行定性和定量分析。
（4） 分析判断。
（5） 检查验证。即将本期实际发生数与前期预测数进行比较，计算并分析差异，以便在本期预测中加以改进。
（6） 修正预测值。
（7） 报告预测结论。

❾ 怎么用季节指数进行预测

1、收集历年（通常至少有三年）各月或各季的统计资料（观察值）。

2、求出各年同月或同季观察值的平均数（用A表示）。

3、求历年间所有月份或季度的平均值（用B表示）。

4、计算各月或各季度的季节指数，即C=A/B。

5、根据未来年度的全年趋势预测值，求出各月或各季度的平均趋势预测值，然后乘以相应季节指数，就得未来年度内各月和各季度包括季节变动的预测值。