平滑常数
平滑常数是基于指数平滑法的时间序列分析中使用的常数。此常数可确定历史时间系列值的权衡方式。平滑常数越高，分配给最近期间值的权重越大，因此，对时间序列中系统性变化的快速反应的可能性越大。平滑常数必须介于 0 和 1 之间。
描述
三个平滑常数为：( (α)、( (β) 和 ( (γ)。这些常数可在指数平滑法中使用以计算：
( (α)
- 基本预测
- 作为每个期间年度需求份额的季节指数
- 预测 MAD
- 平均预测误差
- 趋势调转。
( (β)
- 趋势数量。
( (γ)
- 通过加权旧季节指数获得的新季节指数。
使用通过相应的指数平滑法计算基本预测的预测方法时，针对每个期间自动计算新的平滑常数。
描述
本示例考虑在使用指数平滑法的预测计算中使用平滑常数。
假设某一物料的 9 月预测为 122，实际需求为 130。（该物料的平滑常数为 0.2。则 10 月预测计算如下：
0.2 x 130 + (1 - 0.2) x 122 = 26 + 98 = 124