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Exponential smoothing prediction method在FRM考试的基本内容是什么？

Exponential smoothing prediction method是FRM考试金融知识点，备考中考生一定要掌握其相关内容，下文是对基本内容内容的介绍，希望对你有所帮助！

Exponential smoothing prediction method是指数平滑预测法，指以某种指标的本期实际数和本期预测数为基础，引入一个简化的加权因子，即平滑系数，以求得平均数的一种时间序列预测法。即对离预测期较近的历史数据给予较大的权数，权数由近到远按指数规律递减的一种特殊的加权平均法。>>>点击领取2021年FRM备考资料大礼包（戳我免·费领取）

时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。 实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。

时间序列预测法的基本特点是

假定事物的过去趋势会延伸到未来；预测所依据的数据具有不规则性；撇开了市场发展之间的因果关系。>>>7月FRM成绩查询提醒！一键预约！！

时间序列预测的主要方法：平均（平滑）预测法、长期趋势预测法、季节变动预测法、指数平滑预测法。

产生背景：指数平滑由布朗提出，他认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为zui近的过去态势，在某种程度上会持续的未来，所以将较大的权数放在zui近的态势。添加微信了解详情

基本原理：指数平滑法是移动平均法中的一种，其特点在于给过去的观测值不一样的权重，即较近期观测值的权数比较远期观测值的权数要大。根据平滑次数不同，指数平滑法分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。但它们的基本思想都是：预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权数，新数据给予较大的权数，旧数据给予较小的权数。

FRM考试的知识点内容就分享这么多，学员如果还有更多的内容想要学习，可以在线咨询老师或者添加老师微信（rongyuejiaoyu）。