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摘 要：以1978—2008年的某省职工年平均工资作为样本数据、2009—2010年的数据作为模型检验数据，建立基于时间序列分析的指数平滑预测模型。检验结果表明指数平滑预测法及其在经济预测中的应用论文资料由论文网www.udooo.com提供,转载请保留地址.，指数平滑预测模型对2009年和2010年的预测值与检验样本的实际值之间的相对误差很小（仅为0.015032和0.02207），预测结果理想。随后，以此模型预测时间序列2012—2015年职工平均工资数据。
关键词：指数平滑；预测模型；经济预测
1673-291X（2013）04-0011-03
时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。时间序列预测策略，是把统计资料按时间发生的先后进行排序得出的一连串数据，利用该数据序列外推到预测对象未来的发展趋势。时间序列法有：移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、自适应过滤法、直线模型预测法、成长曲线模型预测和季节变动预测法等等[1]。
下面以某省1978—2010年职工平均工资数据，用时间序列分析法对数据进行分析和建模，并通过模型预测1978—2010年的职工平均工资与实际的平均工资比较，选取最为合理的模型参数对后续的数据做出预测[2]。
指数平滑法通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观测值与前一期指数平滑值的加权平均[3]。
指数平滑的基本公式是：St=αyt+（1-α）St-1，其中St表示时间t的平滑值，yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的实际值，α是平滑常数，其取值范围为[0，1]。
首先我们绘制原始数据的散点图：
由上页图1可以看出，数据呈现显著的上升趋势，因此选用三次平滑法比较具有合理性。由于指数平滑存在滞后现象，因此，无论一次指数平滑或二次、三次指数平滑值都不宜直接作为预测值，但可以利用它来修匀时间序列，以获得时间序列的变化趋势，从而建立预测模型[4]。
三、结语
结果表明，预测值与实际值误差极小，因此判断该模型能够比较准确地预测职工平均工资水平。以此模型预测得到时间序列2012—2015年职工平均工资数据（如表4所示），指数平滑预测结果曲线（如图3所示）。
参考文献：
[1] 沈良峰，张月龙.基于指数平滑技术的边坡位移预测策略[J]. 建筑科学，2004，（4）.
[2] 尹光志，张卫中，张东明，康钦容.基于指数平滑法与回归分析相结合的滑坡预测[J]. 岩土力学， 2007，（8）.
[3] 颜柳，麻凤海.三次指数平滑法在城市地铁变形预测中的应用[J].交通科技与经济，2007，（5）.
[4] 王洪兴，唐辉明，陈聪.指数趋势模型在斜坡变形位移预测中的应用[J].岩土力学，2004，（5）.
[5] 沈良峰，张月龙.基于指数平滑技术的边坡位移预测策略[J].建筑科学，2004，（4）.
[责任编辑 吴高君]
关键词：指数平滑；预测模型；经济预测
1673-291X（2013）04-0011-03
一、时间序列分析
职工工资、平均工资等经济数据与经济基础、矿产资源、能源、人口素质等很多因素有关，这些因素之间也相互关联、错综复杂，所以应用一般的结构性关联算法模型来进行预测难度很大甚至无法实施[1]。然而，时间序列数据一般都是有一定规律的，我们可将一段时间的历史数据作为时间序列进行分析，发现其规律和变化趋势，并以此来预测未来的数据。时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。时间序列预测策略，是把统计资料按时间发生的先后进行排序得出的一连串数据，利用该数据序列外推到预测对象未来的发展趋势。时间序列法有：移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、自适应过滤法、直线模型预测法、成长曲线模型预测和季节变动预测法等等[1]。
下面以某省1978—2010年职工平均工资数据，用时间序列分析法对数据进行分析和建模，并通过模型预测1978—2010年的职工平均工资与实际的平均工资比较，选取最为合理的模型参数对后续的数据做出预测[2]。
二、指数平滑法预测模型的建立
指数平滑法是布朗（Robert G..Brown）所提出，布朗（Robert G..Brown）认为时间序列的态势具有稳定性和规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去趋势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。指数平滑法通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观测值与前一期指数平滑值的加权平均[3]。
指数平滑的基本公式是：St=αyt+（1-α）St-1，其中St表示时间t的平滑值，yt表示时间t的实际值，St-1表示时间t-1的实际值，α是平滑常数，其取值范围为[0，1]。
首先我们绘制原始数据的散点图：
由上页图1可以看出，数据呈现显著的上升趋势，因此选用三次平滑法比较具有合理性。由于指数平滑存在滞后现象，因此，无论一次指数平滑或二次、三次指数平滑值都不宜直接作为预测值，但可以利用它来修匀时间序列，以获得时间序列的变化趋势，从而建立预测模型[4]。
三、结语
结果表明，预测值与实际值误差极小，因此判断该模型能够比较准确地预测职工平均工资水平。以此模型预测得到时间序列2012—2015年职工平均工资数据（如表4所示），指数平滑预测结果曲线（如图3所示）。
参考文献：
[1] 沈良峰，张月龙.基于指数平滑技术的边坡位移预测策略[J]. 建筑科学，2004，（4）.
[2] 尹光志，张卫中，张东明，康钦容.基于指数平滑法与回归分析相结合的滑坡预测[J]. 岩土力学， 2007，（8）.
[3] 颜柳，麻凤海.三次指数平滑法在城市地铁变形预测中的应用[J].交通科技与经济，2007，（5）.
[4] 王洪兴，唐辉明，陈聪.指数趋势模型在斜坡变形位移预测中的应用[J].岩土力学，2004，（5）.
[5] 沈良峰，张月龙.基于指数平滑技术的边坡位移预测策略[J].建筑科学，2004，（4）.
[责任编辑 吴高君]