简单指数平滑法SimpleExponentialSmoothingMethod

α＝水準的平滑係數 β＝趨勢的平滑係數 γ＝季節性因素的平滑係數 例題：Ex.7-4。
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預測方法的適用範圍
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預測誤差的衡量
預測誤差：
甚至資訊管理等資源的誤差分配。 有很多原因會造成預測的誤差，其中有些更是經常發生， 所以要特別注意。 前置時間長、季節性因素、產品生命週期短、產品需求 不穩定等。 有兩個策略可減緩預測的風險： 提升供應鏈的回應性。 利用機會整合需求。
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值，且可表示如下：
在觀察到期間t＋1的需求Dt＋1之後，修正水準的估計值
如下：
例題：Ex.7-2。
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趨勢修正的指數平滑法（Holt’s Model）
適用於當需求的系統部分有水準和趨勢的特性，而沒有
季節性因素時。
平均絕對百分比誤差(mean
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absolute percentage
error, MAPE)：
偏態(bias)：要判別是否預測方法持續高估或低估需求，
可以使用預測誤差的總和去評估此偏態。
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追蹤指標(tracking
利用求解需求
Dt 和時間週期 t 的線性迴歸式可以得到水 準和趨勢的起始值如下式：
第t期未來期間的估計值可表示如下：
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觀察第t期的需求後，修正水準和趨勢的估計值如下：
α＝水準的平滑係數 β＝趨勢的平滑係數
第5章 需求預測 (二)
適應性預測方法 對於適應性預測方法，水準、趨勢和季節性因
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素的估計都會因為觀測到的需求值而修正。
幾種適應性預測方法：
移動平均法
簡單指數平滑法 趨勢修正的指數平滑法（Holt
模式） 模
趨勢和季節性修正的指數平滑法（Winter
式）
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適應性預測的基本公式
. . ., SP) 的起始估計值。使用在靜態性預測方法的程序可得到上 述的起始估計值。 對於期間 t，對未來期間的預測可以下式表示：
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在得到第 t ＋ 1 期的需求觀測值後，修正水準、趨勢和季
節性因素之估計值如下：
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所有用於未來期間需求的目前估計值是相同，且是以目
前水準估計值來估算。
在觀察完第t＋1期的需求後，可以修正預測值如下：
例題：Ex.7-1。
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均方誤差(mean
squared error, MSE)：
絕對誤差(absolute
deviation)：
平均絕對誤差(mean
absolute deviation, MAD)：
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7.6 預測誤差的衡量（續）
signal, TS)：是偏態和MAD的比
值。 TS值須在 ± 6 的範圍內，否則可以另外選擇一個 新的預測方法。
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預測的風險管理
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規劃未來時必須考量預測誤差的風險。 錯誤的預測會造成明顯的存貨、設施、運輸、外包、訂購，
例題：Ex.7-3。
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趨勢和季節性修正的指數平滑法 （Winter Model）
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當需求的系統部分假定有水準、趨勢和季節性因素時，
適用於本方法。
假設需求的重複循環期數為
p。
一開始需要水準(L0)、趨勢(T0)和季節性因素(S1,
在第t
期時對第t＋l 期作預測可以下式表示：
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移動平均法 (Moving Average Method)
當需求假設沒有明顯的趨勢和季節性因素時可使用。
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N
期間移動平均：以最近N個期間的平均水準當成期間t 水準的估計值。
簡單指數平滑法 (Simple Exponential Smoothing Method)
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當需求沒有明顯的趨勢或季節時使用。
水準L0的初始估計值可用所有歷史資料的平均值計算。
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現在對於所有未來期間的預測值都等於現在的水準預測
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練習題:
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