4.指数平滑法

　　(1)一次指数平滑法：以上期的实际销售量和上期预测销售量为基数，分别给予不同的权重，计算出指数平滑值，作为下期的预测值。

　　该方法是以预测目标的上期实际销售量和上期预测销售量为基数，分别给两者以不同的权数，计算出指数平滑值，作为下期的预测值。计算公式为：

　　Ft=αDt-1+(1-α)Ft-1

　　式中：Ft——第t期的预测销售量;

　　Ft-1——第t-1期的预测销售量;

　　Dt-1——第t-1期的实际销售量;

　　α——平滑系数，取值范围为0≤α≤1。

　　平滑系数越大，越接近1，对近期数据加的权数越大，反映需求变化的灵敏度越高;反之，越小，对需求变化反映的灵敏度就越差。

　　(2)二次指数平滑

　　二次指数平滑法是在一次指数平滑法的基础上，对一次指数平滑值再做一次指数平滑，然后，利用两次指数平滑值，通过求解平滑系数，建立数学预测模型进行预测。公式为：

　　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期的实际销售量;

　　α——加权系数;

　　St(1)——第t期的一次指数平滑值;

　　St(2)——第t期的二次指数平滑值;

　　at，bt——为平滑系数;

　　Yt+T——第t+T期的预测值。

　　(二)回归分析法：

　　回归分析研究的是变量与变量之间的关系，涉及多个统计量。

　　变量与变量之间的关系有两种类型：一种是确定型的关系，另一种是非确定型的相关关系。

　　如果只有一个自变量，就称一元回归分析，如果涉及两个或更多的自变量，就称二元回归分析、多元回归分析。

　　一般考试都会直接给出回归系数，所以大家只要记住：y=a + bx这个公式就可以了。记住常数项是a。

　　式中：y为因变量，即预测值;x为自变量，即引起因变量变化的某影响因素;a、b为回归系数。

　　在应用一元线性回归分析法进行销售量或销售额预测时，收集的历史统计数据要尽可能多一些，一般要在20个以上。数据个数太少，预测的正确性差。

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