市场预测的移动平均法与指数平滑法适宜于数据为短期的时间序列，趋势方程法则适宜数据为较长期的时间序列。
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直线趋势延伸法与平滑技术（二次移动平均法和二次指数平滑法）同样是遵循事物发展连续原则，但建模技术两者之间存在较大的区别，主要包括（）
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在用指数平滑法进行市场预测时，如果目的在于用新的指数平滑平均数去反映时间序列中所包含的长期趋势，那么平滑常数a最合适的是（）
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在实际运用指数平滑法时，应根据时间序列数据的特征和对预测的要求确定加权系数的值，如短期预测时可选择（）的值。
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运用平滑指数进行短期预测时，所选择平滑指数的金额一般（）。
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指数平滑法在同类预测法中被认为是最精确，适用于中长期的预测。
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指数平滑法中的平滑指数口是新、旧数据在平滑过程中的分配比率。a越小，则预测值越趋向平滑。()
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一次指数平滑法预测值中包含的信息量比一次移动平均法包含的信息量要：（）
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指数平滑法适合于预测（）
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直线趋势延伸法与平滑技术（二次移动平均法和二次指数平滑法）同样是遵循事物发展连续原则，以预测目标时间序列资料呈现有单位时间增（减）量大体相同的长期趋势变动为适用条件的。所以这两种预测方法虽然名称不同，方法本质是一样的，都属于趋势外推法。对此分类观点，请谈谈你的看法。
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使用指数平滑法进行短期预测的一个显著优势就是该模型可以随时间序列的变化模式进行调整。
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在应用指数平滑法进行预测时，当α（）时，对近期数据加的权数越大，反映需求变化的灵敏度越高。
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在应用指数平滑法进行预测时，当a()时，对近期数据加的权数越大，反映需求变化的灵敏度越高。
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指数平滑法也是一种加权移动平均法。
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指数平滑法解决了移动平均法()的缺点。
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二次移动平均法常用于短期的预测，而一次移动平均法多用于近期预测和对预测对象原始数据的处理。
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当预测数据发生根本性变化时，指数平滑法可以对权数进行修改。
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预测对象的发展变化表现为围绕某一水平上下波动，因此企业可以采用一次移动平均法、加权移动平均法和一次指数平滑法进行预测。
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利用指数平滑法预测销量时，在销售量波动较大或进行短期预测时，可选择较大的平滑指数
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指数平滑法是一种特殊的加权移动平均数。（）
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一次指数平滑预测法是把t+1期计算的一次指数平滑平均数作为第t期的预测值。（）
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某城市近4年(2016～2019年)平均建面房价(元/平方米)数据如下表所示。按指数平滑法预测(移动时距为3)，则该城市2020年的建面房价为()元/平方米。<img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/2021-09/14/1100/20210914153016832.png' />
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最常见的时间数列预测方法有（)。 Ⅰ 趋势外推法Ⅱ 移动平均预测法 Ⅲ 加权平均预测法Ⅳ 指数平滑法A
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一次指数平滑预测法是把第t+1期计算的—次指数平滑平均数作为第t期的预测值。（)A．正确B．错误
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移动平均法、季节指数法、指数平滑法和因果分析法属于（）方法。
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