Нефинансовые менеджеры сталкиваются с проблемой обработки большого массива данных. Часто им также требуется перебрать значения а и выбрать нужное для экспоненциального сглаживания. Фактически все программное обеспечение по прогнозированию реализует процедуру экспоненциального сглаживания. Ниже показана распечатка результатов экспоненциального сглаживания, выполненного с помощью компьютерной программы. Обратите внимание, что наилучшее значение α=0,9, так как ему соответствует наименьшее значение s2.
 |
ВЫВОДЫ
Существуют различные количественные методы прогнозирования. Интуитивные подходы основываются исключительно на прошлом опыте. Подходы, основанные насглаживании, - это метод скользящего среднего и экспоненциальное сглаживание. Оба метода используют в качестве базы для прогнозирования взвешенное усредненное значение данных прошлых периодов.
