指數平滑法是一種時間序列預測方法，它通過賦予近期數據更大的權重來預測未來趨勢。這種方法的基本思想是，隨著時間的發展，數據對預測結果的影響逐漸減小，但並非完全忽略。指數平滑法給予最近期的數據最大的權重，隨著數據時間的推移，權重逐漸減小，但不會減小到零。
指數平滑法的基本公式為St=αyt+(1-α)St-1，其中St是時間t的平滑值，yt是時間t的實際值，St-1是時間t-1的平滑值，α是平滑常數，其取值範圍為。這個公式表明，St是yt和St-1的加權算數平均數，α的大小決定了yt和St-1對St的影響程度。當α取1時，St等於yt；當α取0時，St等於St-1。指數平滑法具有逐期追溯性質，可以探源至St-t+1為止，包括全部數據。
指數平滑法可以分為一次指數平滑法、二次指數平滑法和三次指數平滑法等。一次指數平滑法適用於時間數列無明顯的趨勢變化的情況；二次和三次指數平滑法則適用於更複雜的時間序列預測情況。
指數平滑法的關鍵在於選擇合適的平滑常數α。α的值既取決於反映近期數據的能力，也取決於數據波動狀況。通常情況下，如果時間數列相對平穩，可以選擇較大的α值；如果時間數列波動較大，則應選擇較小的α值。
總的來說，指數平滑法是一種基於時間序列數據的預測方法，它通過賦予近期數據更大的權重來預測未來趨勢。這種方法適用於多種情況，包括但不限於生產預測、銷售預測和經濟趨勢預測。