Quá khứ sẽ được gắn với một hệ số thể hiện mức độ ảnh hưởng của nó tới kết quả dự báo theo công thức: Ft+1 = (D t + D t-1t-1 + . + D t-n+1t-n+1) Trong đó: Ft+1 : Mức dự báo kỳ t+1 Dt-i : Mức thực tế kỳ t-i t-i : Trọng số của kỳ t-i Trọng số t-1 được lựa chọn dựa trên sự phân tích tính chất của dòng yêu cầu, thoản mãn điều kiện: và 0 t-i 1. Nhờ điều chỉnh thường xuyên hệ số t-i theo tính chất của dòng dự báo nên. | Simpo PDF Merge and Split Unregistered Version - http quá khứ sẽ được gắn với một hệ số thể hiện mức độ ảnh hưởng của nó tới kết quả dự báo theo công thức Ft 1 D t ơt D t-1ơ ơt-1 . D t-n 1 ơt-n 1 Trong đó Ft 1 Mức dự báo kỳ t 1 Dt-i Mức thực tế kỳ t-i t-i Trọng số của kỳ t-i Trọng số t-1 được lựa chọn dựa trên sự phân tích tính chất của dòng yêu cầu thoản mãn điều kiện và 0 t-i 1. Nhờ điều chỉnh thường xuyên hệ số t-i theo tính chất của dòng dự báo nên trong thực tế dự báo bằng phương pháp bình quân động có trọng số cho kết quả chính xác hơn phương bình quân động. Thực chất phương pháp bình quân động là trường hợp đặc biệt của phương pháp bình quân động có trọng số với các trọng số bằng nhau t-i . c Phương pháp san bằng số mũ giản đơn Phương pháp trung bình động về phương pháp trung bình động có trọng số có nhược điểm chỉ sử dụng n mức bán hàng thực tế gần nhất từ kỳ t trở về trước không kể đến các số liệu từ kỳ t-n trở đi trong quá khứ. Tuy nhiên không thể chắc chắn được các số liệu từ kỳ thứ t-n trở về trước đó có hoàn toàn không ảnh hưởng gì đến đại lượng cần dự báo hay không. Để khắc phục nhược điểm này ta sử dụng phương pháp san bằng hàm số mũ. Phương pháp này dựa trên tất cả các số liệu đã xảy ra trong quá khứ với trọng số giảm dần về quá khứ theo hàm số mũ. Công thức của phương pháp san bằng hàm số mũ giản đơn như sau Ft 1 Ft Dt - Ft Simpo PDF Merge and Split Unregistered Version - http hay Ft 1 Dt 1- Ft Trong đó Ft 1 Mức dự báo ở thời kỳ t 1 Ft Mức dự báo của kỳ t Dt Mức thực tế kỳ t Hệ số tùy chọn thỏa mãn điều kiện 0-1 Thực chất đây chính là phương pháp bình quân giản đơn có trọng số tuân theo hàm mũ giảm dần về quá khứ 1- k. Việc lựa chọn là rất quan trọng nó thể hiện mức độ ảnh hưởng của số liệu hiện tại đến đại lượng dự báo càng lớn thì mô hình càng nhạy bén với sự biến động của dòng số liệu và ngược lại. Do đó phải được chọn dựa trên cơ sở phân tích kỹ tính chất của dòng số liệu. Phương pháp san bằng hàm số mũ giản .
