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图9.14 示例2回归结果
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③图9.15为示例2时间序列趋势移动的线性趋势程度，回归结果良好，因此预测的精确度也比较高。
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图9.15 示例2时间序列趋势移动的线性趋势程度
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Excel统计分析与应用大全 9.3 时间序列的指数平滑法
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时间序列的指数平滑法是从移动平均法发展而来的。对于平稳的时间序列，只要通过平滑就可以消除其随机波动，因此，这类预测方法也称为平滑预测方法。可以说，时间序列的指数平滑法是一种特殊的加权移动平均法。其特点是预测时所需的资料少，计算方便。
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利用指数平滑法进行预测，就是对不规则的时间序列数据加以平滑，从而获得其变化规律和趋势，以此对未来的经济数据进行推断和预测。
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在指数平滑预测的过程中，最核心的是确定合适的加权系数。
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确定指数平滑法的加权系数的原则是时间序列的实际值和预测值误差最小，因此可以将使得误差平方和最小的加权系数值作为最佳加权系数。
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根据平滑次数的不同，有一次指数平滑法、二次指数平滑法及高次指数平滑法。通常来说，一次指数平滑法和二次指数平滑法运用较多。
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9.3.1 一次指数平滑法
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一次指数平滑法就是指计算时间序列的一次指数平滑值，以当前观察期的一次指数平滑值为基础，确定下期预测值。
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一次指数平滑值的计算公式为：
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St+1（1）=St（1）+α（Yt-St（1））
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其中，α为平滑常数（0≤α≤1），St（1）为第1期的一次指数平滑值，Yt为第1期的实际观测值，则一次指数平滑的预测模型为：
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Yt+1（1）=St+1（1）+αYt（1-α）St（1）
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其中，α为平滑系数，而1-α为加权系数，也称阻尼系数。
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一次指数平滑法只适用于水平型时间序列模式的预测，而不适用于呈长期增长趋势的时间序列的预测。此外，一次指数平滑法只能向未来预测一期。
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下面通过示例3，介绍关于在Excel 2013中如何进行时间序列的一次指数平滑法的相关操作过程。
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示例3：
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仍旧以示例2中所用的原始数据（见图9.10）为例，要求通过用一次指数平滑法对该历史数据进行计算来预测2013年该企业的销售增长率，其中阻尼系数为0.2、0.4或0.6。
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