指数平滑法

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亦称“指数加权移动平均数法”。

对历史上所有的实际销售量统计数据都给予一定的权数，进行加权平均所得的加权平均数作为下一期的销售量预测值。用公式表示：

+(1一α)F_t－1，

式中：F_t－1表示第t－1周期销售量预测值，D_t－1表示第t－1周期实际销售量，α表示平滑系数(0<α<1)。

其特点是：(1)加强近期数据对预测期的作用，凡是各期历史资料之间波动较大或具有明显递增、递减趋势的，要加大实际销售量的权数。

(2)平滑系数α有伸缩性。

α值越大，则近期数据的影响力越大；α值越小，近期数据的影响力越小。α值的选取，要通过试算并根据实际情况和经验来确定。

在连续运用这种方法时，只要知道上一期的实际销售量和上一期的销售量预测值，就可以进行预测，对历史上的其它实际销售量统计数据可以不用储存。这种方法已经得到了较为广泛的应用。