Regression model

Suavització simple i doble exponencial (SES / Holt)

La suavització exponencial és una família de models bàsics de predicció de sèries temporals en què cada nova observació actualitza una estimació suavitzada mitjançant un paràmetre de ponderació. La suavització exponencial simple (SES), introduïda per Robert G. Brown el 1959, prediu sèries amb un nivell estable, mentre que la suavització exponencial doble de Holt, introduïda per Charles C. Holt el 1957, afegeix un terme de tendència utilitzant els paràmetres alfa i beta.

Aplica-ho amb EconMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Brown, R. G. (1959). Statistical Forecasting for Inventory Control. McGraw-Hill. link
  2. Holt, C. C. (1957). Forecasting Trends and Seasonals by Exponentially Weighted Averages. Office of Naval Research Memorandum 52, Carnegie Institute of Technology. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/econometrics/simple-exponential-smoothing

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateExponential Smoothing (Simple and Double Exponential Smoothing (SES / Holt)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/econometrics/simple-exponential-smoothing · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026