数据较少时,一次指数平滑法的初始值怎么计算？

F7=03×480+(1-03)(6月份预测)
6月份预测可以这样算
F6=03×410+(1-03)×390(直接用4月份的销售额)
然后把计算出的答案带入第一个横式。具体答案没有算，只是说一下计算方法

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数 一次指数平滑法
平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。 也就是说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是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察值与前一期指数平滑值的加权平均。

指数平滑的计算，第T周期的预测数等于前一周期的预测数加上平滑系数等于前期的平滑系数加上第T周期的紧前周期的预测值。而下一个周期的预测值等于各个周期实际值的加权平均值。
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计算数指数平滑法不像算数平均法需要全部历史数据，不像移动平均法那样需要一组数据，它只需要预测紧前周期的实际数，预测值和@值，就可以进行移动平均计算。
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平滑系数的选择，确定预测值在于平滑系数的选择。当平滑系数等于0时候，本期预测值等于紧前周期预测值。当平滑系数等于1时候，本期预测值等于紧前周期实际值。
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@月趋向于0表明本期预测值越接近紧前周期的预测值。平滑系数其实是一个新旧数据权重。@趋向于1，表明本期预测值接近于紧前周期实际值。@越大表明新数据在预测中的权重越大。
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@的确定需要根据时间序列数据的特点以及经验来确定。但是@值是影响预测效果的一个重要因素。对于长期实践序列数据比较稳定的，应该取较小的@值，当有明显的迅速明显的变化趋势，应该选择较大的@值。
类似于移动平均法，由一次指数平滑值与实际数据序列存在滞后偏差，必须在二次指数平滑值的基础上建立预测模型。如果是非线性的变化模型，那么需要在三次指数平滑值的基础上建立非线性模型。

指数平滑法步骤：

初始值的确定，即第一期的预测值：

一般原数列的项数较多时(大于15项)，可以选用第一期的观察值或选用比第一期前一期的观察值作为初始值。如果原数列的项数较少时(小于15项)，可以选取最初几期(一般为前三期)的平均数作为初始值。指数平滑方法的选用，一般可根据原数列散点图呈现的趋势来确定。如呈现直线趋势，选用二次指数平滑法;如呈现抛物线趋势，选用三次指数平滑法。或者，当时间序列的数据经二次指数平滑处理后，仍有曲率时，应用三次指数平滑法。

系数α的确定：

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波动平稳，α值应取小一些。

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