A. excel二次指数平滑怎么预测
工具－加载宏 把分析工具库前面打勾然后 工具－数据分析－指数平滑输入区域选择你的销售收入的数据行或列，阻尼系数选择0-1之间，建议分别选择0.2 0.6 0.9 3个标准误差打勾，图表输出也打勾，直观一些，选择误差最小的那个阻尼系数的在输出的最后一个数的单元格拖动填充柄，得出的数就是下期的预测数
B. 指数平滑方法深度解析（一次二次三次）
CSDN同步参考链接
指数平滑方法说起来感觉挺简单的，不就是几期求均值吗，但是你知道在Eviews里做指数平滑模型的时候，1、他的初始值是如何确定的吗？2、初始值的确定方法可以按照我们想的去改变吗？ 3、Eviews得到结果中的 End of Period Levels: Mean 代表什么意思？ 4、如果进行预测，期数增加1期或者2期，3期的话，序列对应的sm又是什么样的？今天我们就结合Excel 和 Eviews 的结果进行对比，并给出上述问题的解析。
原始数据序列：yt 平滑值序列：St 预测值序列：yt_fore
1.1 平滑值表达式
1.2 预测值表达式
初始项可以自行定义（比如使用第1期值，或者前3期平均值等），也可以由软件自动给出。
1.3 说明 之所以给出这两个表达式，是因为网络上出现的次数太多了，而且还让人混乱，实际上这两个表达式的关系是： t+1 期的预测值是 t 期的平滑值 。
s0 y0 y0预测值的初始值：都用前三期的平均值表示，即 参数为0.5，y0=23，S0=(y1+y2+y3)/3=11，y0_fore=11 参数值a：0.5
1.4 适用范围 当时间序列无明显的趋势变化，可用一次指数平滑预测。
1.5 案例
通过 Excel 和 Eviews 结果对比，发现，Eviews给出的结果是预测值结果（没有平滑值）。并且 Eviews 的初始预测值即y0的预测值默认为前8期的均值。（红色单元格即为验证过程）
原始数据序列：yt 一次平滑值序列：St(1) 二次平滑值序列：St(2) 预测值序列：yt_fore
2.1 平滑值表达式
2.2 预测值表达式
2.3 说明 初始值设定：参数为0.9，y0=23，S0(1)=23，S0(1)=28.4
2.4 适用范围 当时间序列的变动呈现直线趋势时，用一次指数平滑法来进行预测将存在明显的滞后偏差，此时需要使用二次指数平滑。二次指数平滑是在一次指数平滑的基础上再进行一次平滑。
2.5 案例
可以发现，Eviews 的二次指数平滑结果即为预测值结果，与 Excel 的预测结果不是很一致，原因可能是初始值的设定可能不一样。（我暂时也不知道 Eviews 的二次指数平滑的初始值设定规则是什么）
原始数据序列：yt 一次平滑值序列：St(1) 二次平滑值序列：St(2) 三次平滑值序列：St(3) 预测值序列：yttt_fore
3.1 平滑值表达式
3.2 预测值表达式
3.3 说明 初始值设定：参数为0.3，S0=(y1+y2+y3)/3=246.1，S0(1)=246.1，S0(1)=244.5
3.4 适用范围 时间序列的变动呈现出二次曲线趋势，则需采用三次指数平滑序列进行预测。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。
3.4 案例
对最开始问题的解答： 针对问题一 ： Eviews中，对于一次指数平滑，初始值以前8期的均值来确定；二次指数平滑我暂时还不确定；三次指数平滑Eviews不可以做。
针对问题二 ： Eviews初始值无法自己设定。
针对问题三 ： End of Period Levels: Mean 是一次指数平滑出现的结果，表示未来1期的预测值。
针对问题四 ： 一次指数平滑，未来1/2/3……/n 期，都为一个值。 二次指数和三次指数平滑，可以根据方程公式算出未来未来1/2/3……/n 期的预测值。 数据参考来源 最后祝大家学习愉快~
C. 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
D. wps2019怎么做二次指数平滑
方法如下：1.在iPhone手机4.1版本中打开网络12.23.5.10版本浏览器，打开工具－加载宏把分析工具库前面打勾2.工具－数据分析－指数平滑3.输入区域选择你的销售收入的数据行或列，4.阻尼系数选择0-1之间，建议分别选择0.20.60.93个5.标准误差打勾，图表输出也打勾，直观一些，6.选择误差最小的那个阻尼系数的7.在输出的最后一个数的单元格拖动填充柄，得出的数就是下期的预测数拓展资料：1.二次指数平滑法是指对市场现象实际观察值计算两次平滑值，并在此基础上建立预测模型，对市场现象进行预测的方意义与优势：二次指数平滑法解决了一次指数平滑法不能解决的两个问题：一是解决了一次指数平滑不能用于有明显趋势变动的市场现象的预测；二是解决了一次指数平滑只能向未来预测一期的不足。2.指数平滑法是布朗(RobertG..Brown)所提出，布朗(RobertG..Brown)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到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。3.指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重;而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。4.也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。
E. 什么是二次指数平滑法
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。
F. 怎么用Eviews做一个二次指数平滑法的预测
怎么用Eviews做一个二次指数平滑法的预测？eviews里做指数平滑步骤如下：1、用命令方式：smoothy得到一个对话框，选择你要进行的指数平滑的形式，2、然后在alpha,beta,gamma三个选项中分别填入平滑参数，alpha一般取大于0.5的值（因为在预测中近期占得的权重较大），beta,gamma一般取0，点击OK。3、得到的预测结果中最下面有mean和trend项，有如下关系F(t)=trend+mean*t，令t=1即可得到下一年的预测值F(1)，以此类推。注意事项：这种方法的最大的难处在于如何确定alpha的数值，但有一个标准就是选择不同的值使得残差平方和SumofSquaredResials达到最小即可。你可以用二分法进行试算以确定较为准确的值。
G. 二次指数平滑法怎么算
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。
