Экспоненциальное сглаживание
Главным недостатком методов прогнозирования на основе простого и взвешенного скользящего среднего является необходимость использования большого количества прошлых данных. Если считать, что значимость данных уменьшается с течением времени, то наиболее подходящим методом усиления влияния последних периодов является экспоненциальное сглаживание.
Для прогнозирования будущего методом экспоненциального сглаживания необходимы только три вида данных: данные последнего прогноза, текущий спрос и константа сглаживания α. Эта константа определяет уровень сглаживания и скорость реакции на разницу между прогнозами и текущими событиями. Выбор значения константы зависит от стабильности спроса и от скорости его изменения. Если спрос стабилен, то α может быть равна от 5 до 10%. В случае увеличения спроса α должна иметь более высокое значение, чтобы придать большую значимость текущему росту. Чем выше темп роста, тем выше должна быть скорость реагирования.
Уравнение для однократного экспоненциального сглаживания имеет следующий вид:
(3.3)
где Ft – экспоненциально сглаженный прогноз на период t;
Ft-1 – экспоненциально сглаженный прогноз, сделанный для предшествующего периода;
At-1 – фактический спрос в предшествующем периоде;
α – константа сглаживания.
Метод экспоненциального сглаживания чаще всего используется для прогнозирования. Фактически, этот метод является составной частью всех компьютеризированных программ прогнозирования. Его широкое распространение объясняется тем, что:
1) экспоненциальные модели довольно точны;
2) составление экспоненциальной модели относительно несложное;
3) пользователь может понять, как работает модель;
4) использование модели требует немногих вычислений;
5) требования к памяти компьютера невысоки из-за ограниченного объема необходимых статистических данных;
6) несложно выполнить тесты на точность работы модели.
Недостатком метода экспоненциального сглаживания является лаговый эффект. Прогноз запаздывает в периоды роста или падения спроса и превышает фактические значения при его уменьшении.