指数平滑法とは？
指数平滑法とは、需要予測の代表的な手法。次期の予測値を「当期の実績値×平滑化定数＋当期の予測値×(1−平滑化定数)」で求める。過去のデータを保持しなくても直近の実績を重く反映でき、定数を大きくするほど直近の変動に敏感な予測になる。
しすうへいかつほう
指数平滑法の意味
需要予測の代表的な手法。次期の予測値を「当期の実績値×平滑化定数＋当期の予測値×(1−平滑化定数)」で求める。過去のデータを保持しなくても直近の実績を重く反映でき、定数を大きくするほど直近の変動に敏感な予測になる。
指数平滑法の具体例
当期の予測が1,000個で実績が1,200個、平滑化定数0.3なら次期の予測は0.3×1,200+0.7×1,000で1,060個。季節変動の大きい商品では、傾向や季節性の項を加えた拡張形が使われる。
指数平滑法は試験でどう引っ掛けられる？
移動平均法が直近n期を等しく扱うのに対し、指数平滑法は古いデータほど重みが指数的に小さくなる。平滑化定数を1にすると前期の実績そのものが予測値になり、平滑化の効果が消えてしまう。
指数平滑法と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。