平滑法预测法就是“消除”时间序列的不规则成分所引起的随机波动，包括移动平均法和指数平滑法等。平滑法适合于平稳时间序列的预测，即没有明显的趋势、循环和季节波动的时间序列。平滑法简单易用，对数据的要求最低，通常对于近期（如下一期）的预测具有较高的精度。

移动平均法

移动平均法：使用时间数列中最近k期数据值的平均数作为下一期的预测值，其计算公式为：

指数平滑法

指数平滑法：利用过去时间序列值的加权平均数作为预测值，即使得第t+1期的预测值等于第t期的实际观察值与第t期预测值的加权平均值。(单选)

这种方法的特点：观测值离预测时期越久远，其权重也变得越小，呈现出指数下降，因而称为指数平滑。

其基本计算公式为：Ft+1=αYt+(1-α)Ft

F为指数平滑预测值;Y为实际观测值;ɑ为平滑系数(权重)，取值范围0<ɑ<1。

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