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1. 预测程序
预测的一般程序为：
(1) 确定预测的具体目的
(2) 搜集和审核历史资料
(3) 选择预测模型和预测方法
(4) 进行预测
(5) 分析预测误差和改进预测
2. 预测方法的特殊性
预测方法对于预测模型而言，就是估计模型参数的方法。
预测相对于依存关系和发展趋势分析的特殊性就在于：在依存关系分析和发展趋势分析中，对于观察资料各期的数值，都以同等重要性来看待，第一项(期)数值和最后一项(期)数值，没有轻重高低之分，对于所要揭示的依存关系或发展趋势，都具有同样的重要性。但是预测则不同，它比较重视近期资料，相对地轻视远期资料。学术界称其为“近大远小”原则。
3. 指数平滑预测法
指数平滑法是被广泛使用的一种有效的预测方法，其包含一次指数平滑预测法与多次指数平滑预测法。
一次指数平滑预测法是把第t期计算的一次指数平滑平均数作为第t+1期的预测值。
第t期的一次指数平滑平均数在理论上是对从第t期开始推向过去无穷远的各项实际观
第t期的指数平滑平均数是第t期观测值和第t-1期指数平滑平均数的加权算术平均数，权数分别为 ;第t-1期的指数平滑平均数则是第t-1期的观测值和第t-2期指数平滑平均数的加权算术平均数，权数分别为 等等。
计算每一个指数平滑平均数时，都要用到本期实际观测值处期的平滑平均数。而在计算数列第一期的平滑平均数时，“上期”的平滑平均数是没有的，需要假定一个数学作初始值。确定初始值的方法有多种，常见的是令初始值等于数列第一项实际观测值。选择不同的初始值，会对预测产生不同的影响。不过，由于指数平滑平均数的定义可知，它对历史数据由近及远使用了一套按几何级数递减的权数，这种权数的衰减非常迅速，把指数平滑递推公式应用多期以后，初始值的影响作用会变得很弱。
