Lissage exponentiel

Le lissage exponentiel est une approche permettant de lisser les données de séries chronologiques à l'aide d'une moyenne mobile à pondération exponentielle (EWMA). Il est utilisé pour prévoir les niveaux de production et pour identifier les tendances sous-jacentes, la saisonnalité ou le comportement cyclique dans l'ensemble de données. Il peut être utilisé pour des prévisions à court et à long terme.

L'idée principale du lissage exponentiel est d'accorder plus de poids aux points de données les plus récents lors du calcul de la prévision qu'aux points de données plus anciens. Cela se fait en attribuant des poids décroissants de façon exponentielle aux points de données à mesure qu'ils reculent dans la séquence de valeurs. Les points de données d'origine les plus anciens de la séquence se voient attribuer le poids le plus faible, tandis que les points de données les plus récents de la séquence se voient attribuer le poids le plus élevé.

La méthode peut être utilisée pour prévoir des valeurs avec un seul paramètre de lissage pour l'ensemble des données, ou avec plusieurs paramètres de lissage qui correspondent à différentes périodes saisonnières ou périodes de vacances dans les données. Cela permet à l'algorithme d'être très flexible lorsqu'il s'agit de traiter des données présentant des modèles ou des cycles intéressants.

Le lissage exponentiel est utilisé dans de nombreuses applications, notamment la planification des stocks, la prévision des ventes et de la demande des clients et la conception de modèles économiques. En mettant l’accent sur les données récentes, il est particulièrement efficace pour observer les tendances avec des données qui connaissent des changements rapides en peu de temps. Elle présente l’avantage d’être une technique relativement simple avec des paramètres clairs et des calculs raisonnables, tout en étant très efficace.