指数修匀预测法（Modified Moving Average Forecast）又称指数平滑法，是从移动平均法基础上发展形成的一种指数加权移动平均预测法，是一种特殊的指数加权法。它利用本期预测值和实际数值资料，以平滑常数α 为加权因子来计算指数平滑平均数。指数修匀预测就是以此平滑平均数为下期的预测值。其公式为：

式中，α 代表平滑常数（或修匀常数）（0≤α≤1）；为下期预测值；为本期预测值；yt为本期实际值。

α 值是一个经验数据，它的大小体现了不同时期数值在预测中所起的不同作用：α 取值大，表明近期数值的倾向性变动影响大，适应新水平敏感；α 取值小，表明近期数值的倾向性变动影响小，越趋于平滑，越能反映趋势。一般的取值规律：若重视近期数值的作用，可取大值，如0.9、0.8、0.7 等；重视平滑趋势可取小值，如0.1、0.2、0.3 等，有时也可取0.5。

【例9-10】　现以某商场月销售额为例，用指数修匀法预测如下（表9-6）。

解：列表计算如下。

表9-6　某商场月销售额预测表

设已知1 月份预测值为150.8 万元。α 取0.2 和0.8，其预测计算见表9-6。在计算中没有初始预测值时，可用实际值来代替。

在预测中可选几个α 值进行计算，然后进行筛选，取其最适宜的指数平滑平均数为预测值。(www.daowen.com)

应注意，指数平滑有一次、二次与三次之别。在没有明显的长期趋势资料中，使用一次平滑即可；存在着直线趋势时，则使用二次平滑，即对一次指数平滑再进行一次指数平滑。这是因为，无论时间序列呈上升或下降趋势，一次指数平滑平均数总滞后于实际值。当实际趋势下降时，预测值高于实际数；当实际趋势上升时，预测值低于实际数。为了降低滞后误差，可用二次指数平滑法加以修正。其公式为：

在建立预测公式时，还要分析时间序列的发展趋势是直线型还是非直线型。如果为直线型，可采用下面的直线模型据以预测。

式中，at、bt为平滑系数；yt＋T为第t ＋T 期的预测数；T 是要提前的预测期数。at、bt计算公式如下：

可见，二次指数平滑值一般都不直接用于预测，而是为了求平滑系数，建立线性时间模型来预测，以便修正指数平滑值的滞后现象。

另外，当存在曲线趋势时，则要使用三次指数平滑法，即将二次指数平滑值再做一次指数平滑，求得三次指数平滑值。三次指数平滑值也不直接用于预测，而是为了求平滑系数，以便建立二次曲线模型。

三次指数平滑法的基本公式是：