指数平滑法（Exponential Smoothing）は、時系列データの予測に使用される統計的手法です。過去のデータに基づいて将来の値を予測する際に、最新のデータにより大きな重みを置くことで、迅速に市場の変化を反映します。
特徴
- 重み付け: 最新のデータに大きな重みを置き、過去のデータには徐々に小さな重みを付けます。
- 計算の簡便性: 計算式がシンプルで、実装が容易です。
- 適応性: 時系列データであれば、どのようなデータにも適用可能です。
計算式
指数平滑法の基本的な計算式は以下の通りです:
予測値 = α × 前回の実際データ + ( 1 - α ) × 前回予測値
ここで、$\alpha$は平滑化係数で、通常0から1の間の値を取ります。$\alpha$が大きいほど最新のデータに重みが置かれます。
事例
例えば、売上予測に指数平滑法を使用する場合、以下のように計算します:
- 初期値の設定: 最初の予測値を設定します。
- 平滑化係数の選定: $\alpha$を選定します（例えば、0.3）。
- 予測値の計算: 各月の売上データを用いて予測値を計算します。
メリット
- 最新の動向を反映: 最新のデータに重みを置くため、迅速に市場の変化を反映できます。
- 計算の効率性: 計算がシンプルで、コンピュータでの実装が容易です。
- 柔軟性: 様々な時系列データに適用可能です。
デメリット
- 初期値の影響: 初期値の設定が予測結果に大きく影響することがあります。
- 長期予測の精度: 長期的な予測には向いていない場合があります。
- 平滑化係数の選定: $\alpha$の選定が難しく、適切な値を見つけるために試行錯誤が必要です。
