指数平滑法是一种时间序列预测方法，它为过去的观测值分配指数递减的权重。 核心思想是，最近的数据点与预测未来值更相关，而较旧的数据点则逐渐减少权重。 与简单移动平均线（平等对待所有历史数据）不同，指数平滑法会适应随时间推移的趋势或模式的变化。 最简单的形式称为 简单指数平滑 (SES)，用于没有明显趋势或季节性模式的数据。 SES 计算过去观测值的加权平均值，其中每个较旧的数据点的权重呈指数下降。 例如，如果您要预测每月销售额，SES 将更强调最近的销售数据，而不是几个月前的销售数据。
更高级的变体扩展了这个想法，以处理趋势和季节性。 双指数平滑（也称为 Holt 方法）向 SES 添加了趋势分量。 它使用两个方程：一个用于水平（平滑值），另一个用于趋势。 这使得该方法可以适应趋势随时间的变化，例如增加或减少的销售增长。 三指数平滑（Holt-Winters 方法）进一步结合了季节性分量，使其适用于具有重复模式的数据，例如季度收入峰值或每日网站流量周期。 例如，如果电子商务平台每年 12 月的销售额都会增长 20%，Holt-Winters 会明确地对这种年度季节性进行建模。 每种方法都使用平滑参数（alpha、beta、gamma）来控制模型适应水平、趋势或季节性变化的速度。
在实践中，指数平滑法被广泛使用，因为它在计算上高效且易于实现。 例如，构建需求预测系统的开发人员可能会使用 Holt 方法来预测零售商店的库存需求，并根据基线销售额和逐渐增长的趋势进行调整。 Python 中的像 statsmodels 这样的库提供了预构建的实现，但了解数学有助于调整参数。 一个关键的考虑因素是选择正确的模型复杂性：SES 适用于平坦趋势，Holt 适用于线性趋势，Holt-Winters 适用于季节性数据。 如果将不必要的组件（如季节性）添加到没有这些模式的数据中，则可能会发生过度拟合。 指数平滑法在简单性和适应性之间取得了平衡，使其成为时间序列预测的基础工具，应用范围从金融到供应链管理。