59
Рис. 3.20. Итоговый график:
исходные данные; линия тренда
прогноз тренда;
прогноз продаж
Экспоненциальное сглаживание
Методика, используемая для преодоления проблем, связанных с кратко-
срочным прогнозированием, называется экспоненциальным сглаживанием.
Поздним данным придается больший вес, чем более ранним данным. Этот ме-
тод обеспечивает быстрое получение прогноза на один период вперед и автома-
тически корректирует любой прогноз в свете различий между фактическим и
спрогнозированным результатами. Этот метод чаще всего находит применение
для прогнозирования спроса.
Простая модель экспоненциального сглаживания представлена следую-
щим уравнением:
t
t
t
F
D
F
)
α
1(
α
1
,
где
F
t
– прогноз на текущий период (на период t);
F
t
+1
– прогноз на следующий
период (на период
t
+ 1);
константа сглаживания;
D
t
– фактический спрос на
период
t
.
Прогноз на текущий период зависит в некоторой степени от данных
прошлых периодов, и позже мы увидим на конкретном примере, как можно
определить его значение. Константа сглаживания
это величина между 0 и 1,
которую выбирает составитель прогноза в зависимости от специфики конкрет-
ного применения. Если величина константы
выбирается равной нулю, то, как
0
50
100
150
200
250
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
