【技能get】需求预测平滑系数的五种确定方法

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平滑系数,也称平滑常数,一般用希腊字母α表示,是需求预测方法指数平滑法的一个系数。

【技能get】需求预测平滑系数的五种确定方法

平滑系数α代表指数平滑模型对时间序列变化的反应速度,又决定了预测模型修匀随机误差的能力。

那如何取得最佳的平滑系数α呢?本文介绍五种方法,供大家参考。分别是经验判断法、试算评估法、理论计算法、自适应平滑法和调整平滑法。

一、经验判断法。

经验判断法是最简单粗暴的平滑系数确定方法。所谓的经验判断法,顾名思义,就是凭预测人员的经验和判断,选取一个合适的α值,也就是俗称的拍脑袋。

一般建议:当时间序列比较平稳,α取值在0.05~0.2之间;当时间序列有波动,呈随机变化,α取值在0.1~0.4之间;当时间序列波动大,数据的随机性较大,α取值应在0.5以上,以消除更多的噪音。

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二、试算评估法。

试算评估法是最常用的平滑系数α确定方法。试算评估法是对需要进行预测的时间序列,按指数平滑模型,采用不同的α值分别预测(试算),然后对比评估不同α值的预测结果,选取预测结果最优的α值为最终确定的α值。

一般用平均绝对百分比误差(MAPE)作为评定预测结果的指标(MAPE具体介绍请参考我的文章《量化“不确定性”的三个常用指标》),MAPE最小的α值就为最终确定的α值。下图为采用试算评估法确定α值的一个例子,显然,α取值0.15最优。

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三、理论计算法。

理论计算法的原理是从加权移动平均法和指数平滑法的平均权数相等这一条件出发来确定α值。

理论计算法采用预测期前的n个时间序列来确定最佳的平滑系数α值。在这里,n的选择较为关键,这里我们可以将n按照移动平均的移动区间来对待并确定。所以,n值需要根据我们所预测对象的实际情况确定。

理论计算法α值计算公式:α =2/(n+1)。(公式的具体推导比较复杂,我们只要记住这个公式就可以满足需要,公式的原理不里就不赘述)

四、自适应平滑法。

自适应平滑法是滚动的自动选择α值的一种方法,其核心思路是用本期预测的百分误差对下一期预测α值进行自动调整。

计算公式:α =ABS(PE)=ABS[(F-S)/S]

式中:ABS为取绝对值,PE是百分比误差,F为预测值,S为实际值。

式中,PE的绝对值可能超出0~1的范围,如果超过,按以下原则进行α取值:如果PE的绝对值大于或等于1,那么α取0.99999;如果PE的绝对值小于或等于0,那么α取0.00001。

下图列了一个自适应平滑法计算实例。

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五、调整平滑法。

调整平滑法也是滚动的自动选择α值的一种方法。调整平滑法采用跟踪信号TS的绝对值为α值,故也称跟踪信号法。

跟踪信号计算公式:TS=平均误差ME/平均绝对误差MAE。

α取值为跟踪信号TS的绝对值。下图为调整平滑法计算实例。

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α如何取值,预测者需要根据预测对象的实际情况与特性,根据实际数据的变化规律,选用最合适的平滑系数,并跟踪预测结果,以随时调整与纠偏。

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最后,说明一下,Excel数据分析工具中,指数平滑计算所用的阻尼系数并不是平滑系数(如上图),平滑系数+阻尼系数=1,也即,阻尼系数=1-α。

文章转载自许栩原创之供应链计划,由Soo56编辑,供行业参考学习。

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