4.指數平滑法

　　(1)一次指數平滑法：以上期的實際銷售量和上期預測銷售量為基數，分別給予不同的權重，計算出指數平滑值，作為下期的預測值。

　　該方法是以預測目標的上期實際銷售量和上期預測銷售量為基數，分別給兩者以不同的權數，計算出指數平滑值，作為下期的預測值。計算公式為：

　　Ft=αDt-1+(1-α)Ft-1

　　式中：Ft——第t期的預測銷售量;

　　Ft-1——第t-1期的預測銷售量;

　　Dt-1——第t-1期的實際銷售量;

　　α——平滑系數，取值范圍為0≤α≤1。

　　平滑系數越大，越接近1，對近期數據加的權數越大，反映需求變化的靈敏度越高;反之，越小，對需求變化反映的靈敏度就越差。

　　(2)二次指數平滑

　　二次指數平滑法是在一次指數平滑法的基礎上，對一次指數平滑值再做一次指數平滑，然后，利用兩次指數平滑值，通過求解平滑系數，建立數學預測模型進行預測。公式為：

　　Yt+T=at+btT

　　at=2St(1)-St(2)

　　bt=α(St(1)-St(2))/1-α

　　St(2)=αSt(1)+(1-α)St-1(2)

　　St(1)=αDt+(1-α)St-1(1)

　　式中：Dt——第t期的實際銷售量;

　　α——加權系數;

　　St(1)——第t期的一次指數平滑值;

　　St(2)——第t期的二次指數平滑值;

　　at，bt——為平滑系數;

　　Yt+T——第t+T期的預測值。

　　(二)回歸分析法：

　　回歸分析研究的是變量與變量之間的關系，涉及多個統計量。

　　變量與變量之間的關系有兩種類型：一種是確定型的關系，另一種是非確定型的相關關系。

　　如果只有一個自變量，就稱一元回歸分析，如果涉及兩個或更多的自變量，就稱二元回歸分析、多元回歸分析。

　　一般考試都會直接給出回歸系數，所以大家只要記住：y=a + bx這個公式就可以了。記住常數項是a。

　　式中：y為因變量，即預測值;x為自變量，即引起因變量變化的某影響因素;a、b為回歸系數。

　　在應用一元線性回歸分析法進行銷售量或銷售額預測時，收集的歷史統計數據要盡可能多一些，一般要在20個以上。數據個數太少，預測的正確性差。

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