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这是本专栏的第8篇,也是最后一篇:指数平滑法的优缺点和最佳应用范围。本篇,我将介绍分别一次指数平滑法、Holt双参数数指数平滑法和Holt-Winters三参数指数平滑法的优缺点和最佳应用范围。
需求预测知识专栏《指数平滑法详解》共8篇文章,为大家详细介绍各种指数平滑法的概念、算法和实例,是我在今日头条的第一个专栏,上图为本专栏的总目录。
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一、需求预测方法都有缺点,都受所处条件限制。
需求预测方法没有优劣之分,只有合不合适之别。几乎所有的需求预测方法都有缺点,都受所处条件的限制,从而表现的效果千差万别。
所有的数据都是不一样的。需求预测必须考虑数据的局限性和多变性,我们不能靠一种或固定的几种预测方法就能获得较高的预测准确度。
指数平滑法也是如此,不管是一次指数平滑法、Holt双参数数指数平滑法还是Holt-Winters三参数指数平滑法,也有其缺点和受实际数据的限制。为使指数平滑法能发展更大的作用,我们需要知道他的优缺点,从而找到其最适合的场景。
二、指数平滑法的优缺点。
1、指数平滑法的优点。
指数平滑法通过权重的指数衰减,对各期数据按时期的远近赋予不同的权重,克服了移动平均法对各期数据都给予相同权重的缺陷,使预测值更接近实际值,能更好的反映需求的波动情况。
指数平滑法数据需求量小,只需少数数据即可对未来需求进行预测,对数据存储的需求也非常小,易于进行系统化和自动化。
指数平滑法简单易行,进行预测建模的操作相对简单,容易理解且运行成本低,为大多数预测人员所采用,是最受欢迎和用得最多的时间序列预测方法。
自适应指数平滑法克服了平滑系数α值的选择问题,具有自适应性,预测模型能够自动识别数据变化而加以调整。
Holt双参数指数平滑法和Holt-Winters三参数指数平滑法使用多个平滑系数,能有效的预测和把握时间序列未来的趋势和季节性,从而有效的应对时间序列的变化。
2、指数平滑法的缺点。
指数平滑法是一种时间序列预测方法,其预测依据来源于历史数据,对促销和营销活动引起需求变化无法感知。也就是说,指数平滑法无法识别诸如价格、广告、促销、市场或经济波动等因果因素带来的需求变化,不能利用解释性变量进行需求塑造。
指数平滑法较难找到最优的指数平滑系数,对需求变化的调整存在滞后性,无法一定时间内需求突变进行预测。
指数平滑法能很好的预测未来1-3期的需求,但对于更远时期的预测效果不佳。所以,指数平滑法只适合做短期预测。
三、需求可预测矩阵。
不是所有的需求都可以预测,我们在选择预测方法时,必须考虑该需求的可预测性。然后根据可预测性的不同和数据特性采取对应的预测方法。
如果以数据的稳定性为横坐标,以数据量的多少为纵坐标,我们可以得到四个象限,如上图,我将这个矩阵命名为“需求可预测矩阵”。
第一象限,数据稳定性强且历史数据较多。这一象限是强预测性的,一般是公司的成熟产品。
第二象限,数据稳定性强但历史数据较少。历史数据少,说明数据稳定性有很大的变动可能,这一类一般是公司的成长型产品。
第三象限,数据稳定性差并且历史数据少。这一象限主要是公司的新产品,刚上新的产品。这一类产品需求对定量预测尤其是时间序列预测来说,是个灾难,在大多数情况下,这一类产品的需求我们用定性预测解决。
第四象限,数据稳定性差但历史数据较多。这一类一般为公司的小众产品、冷门产品或呆滞产品,不过,尽管稳定性差,但有数据,数据多,我们可以采取一定的统计方法进行分析和预测。
四象限对应产品类型如下图。
四、指数平滑法的最佳应用范围。
根据指数平滑法的优缺点以及需求可预测矩阵,我总结出指数平滑法最佳应用范围如下。
1、指数平滑法适合对成熟产品(即第一象限产品)需求进行预测。其它三个象限产品(成长产品、新产品和冷门产品)均不建议采用指数平滑法。这一条是以下几条的前提和基础。
2、一次指数平滑法适合对水平稳定,没有趋势和季节性的需求进行预测,当水平有波动或变化时,但仍没有趋势和季节性时,我们需要采用自适应指数平滑法。
3、当需求具有明显趋势(增长或下降)但未表现出季节性时,Holt双参数指数平滑法是最好的预测方法。当需求同时具有趋势和季节性,Holt-Winters三参数指数平滑法是最佳选择。
4、指数平滑法只适合做短期预测。一次指数平滑法适合对下一周期进行预测,Holt双参数指数平滑法和Holt-Winters三参数指数平滑法适合对未来1-3期进行预测,超过三个周期,不建议使用指数平滑法。
5、当时间序列具有其它因果因素时(比如广告、价格、经济形势等),需要先行对数据进行清洗,去除这些因果因素后,再用指数平滑法进行预测。
五、本篇总结。
许栩原创专栏《指数平滑法详解》共8篇文章,至此已全部完成,感谢大家的关注和阅读。
在第7篇的总结中,我对指数平滑方法做了一个总体的回顾,这里不再赘述,仅就本篇内容做个总结。
一位武林高手,其厉害之处往往不在于他的招数,而在于他对招数的运用。而如何能够对招数更好的运用呢?两点非常关键,首先是要知道招数的优缺点,其次,要知道这些招数在什么时候使用最能有效。
本篇,介绍指数平滑法的优缺点和最佳应用范围,希望你能成为指数平滑法应用的高手。
预告。
指数平滑法不能利用解释性变量塑造需求,无法识别诸如价格、广告、促销、市场或经济波动等因果因素带来的需求变化。
但是,价格、广告、促销、市场或经济波动等,在现实中似乎不可避免,那么,在预测中如何应对这些因素呢?有一种定量预测方法,回归分析可以有效的解决这些问题。
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