Exponentieel afvlakken

Exponentieel afvlakken is een benadering om tijdreeksgegevens af te vlakken met behulp van een exponentieel gewogen voortschrijdend gemiddelde (EWMA). Het wordt gebruikt om outputniveaus te voorspellen en om onderliggende trends, seizoensgebondenheid of cyclisch gedrag in de dataset te identificeren. Het kan worden gebruikt voor zowel korte- als langetermijnvoorspellingen.

Het belangrijkste idee achter exponential smoothing is om recentere gegevenspunten een groter gewicht te geven bij het berekenen van de voorspelling dan oudere gegevenspunten. Dit wordt gedaan door exponentieel afnemende gewichten toe te kennen aan de gegevenspunten naarmate ze verder terugliggen in de reeks waarden. De vroegste gegevenspunten in de reeks krijgen het kleinste gewicht, terwijl de meest recente gegevenspunten in de reeks het hoogste gewicht krijgen.

De methode kan worden gebruikt om waarden te voorspellen met één enkele afvlakkingsparameter voor de hele dataset, of met meerdere afvlakkingsparameters die overeenkomen met verschillende seizoensperioden of vakantieperioden in de gegevens. Hierdoor is het algoritme zeer flexibel in het omgaan met gegevens met interessante patronen of cycli.

Exponentiële afvlakking wordt in veel toepassingen gebruikt, waaronder voorraadplanning, het voorspellen van de verkoop en de vraag van klanten, en het ontwerpen van economische modellen. Met de nadruk op recente gegevens is het vooral effectief voor het observeren van trends met gegevens die snelle veranderingen in korte tijd doormaken. Het heeft het voordeel dat het een relatief eenvoudige techniek is met duidelijke parameters en redelijke berekeningen, terwijl het ook zeer effectief is.