時間序列預測方法
一次指數平滑法（Single Exponential Smoothing）是一種時間序列預測方法，它通過對歷史數據的加權平均來預測未來值，其中權重隨時間呈指數級遞減。這種方法的主要特點是隻使用一箇平滑係數（α），這個係數決定了對歷史數據權重的分配，離當前時間越近的數據點，其權數越大，從而使得預測值能夠迅速反映市場實際的變化。
一次指數平滑法的計算公式通常表示爲：Ft=αXt+(1−α)Ft−1，其中Ft是第t期的預測值，Xt是第t期的實際值，α是平滑係數，Ft−1是第t-1期的預測值。這個公式表明，每一期的預測值是當前期的實際值與上一期預測值的加權和，其中當前期實際值的權重是α，上一期預測值的權重是(1-α)。
一次指數平滑法適用於那些沒有明顯趨勢或季節性模式，但存在某種前後關聯的時間序列數據。它的優點是簡單且計算效率高，不需要存儲全部歷史數據；缺點是選擇合適的平滑係數α值可能比較困難，這需要通過反覆試驗來確定。