关于平滑指数的表述中正确的是-X题卡

指数平滑法无法解决市场数据水平波动的情况指数平滑法可以分为一次指数平滑和多次指数平滑在观测期较长的情况下，指数平滑法的初值影响很小指数平滑法的特点是能对先前预测结果的误差进行修正指数平滑法适用于市场观测数据有明显一致的趋势性变化的情况

采用较大的平滑指数，预测值可以反映样本值新近的变化趋势平滑指数大小决定了前期实际值和预测值对本期预测值的影响在销售波动较大的时候，可选择较大的平滑指数进行长期预测时，可选择较大的平滑指数

指数平滑法可以充分利用全部数据指数平滑法对时间序列的不同时期数据给了不同的权重，更重视近期数据指数平滑法运算复杂在指数平滑法中，新的指数平滑估计值总是以前一时期的估计值为基点

为了取得较好的修匀效果，应选择较大的平滑常数为了突出近期数值对预测的影响，应选择较大的平滑常数当数列中的规律不会有大的变化时，平滑常数可以取小些只适于作未来一期的预测适于作远期预测

采用较大的平滑指数，预测值可以反映样本值新近的变化趋势平滑指数大小决定了前期实际值和预测值对本期预测值的影响在销售量波动较大的时候，可选择较大的平滑指数进行长期预测时，可选择较大的平滑指数

高次指数平滑法三次指数平滑法二次指数平滑法一次指数平滑法

指数平滑法无法解决市场数据水平波动的情况指数平滑法可以分为一次指数平滑和多次指数平滑在观测期较长的情况下，指数平滑法的初值影响很小指数平滑法适用于市场观测数据有明显一致的趋势性变化的情况指数平滑法的特点是能对先前预测结果的误差进行修正

算数平均法适用于每月销售波动不大的产品销售的预测加权平均法中权数的选取应遵循“近小远大”的原则移动平均法适用于销售量波动较大的产品预测指数平滑法实质上是一种加权平均法

算数平均法适用于每期销售量波动不大的产品的销售预测加权平均法中权数的选取应该遵循"近小远大"的原则移动平均法适用于销售量波动较大的产品预测指数平滑法实质上是一种加权平均法

二次指数平滑一次指数平滑三次指数平滑高次指数平滑

指数平滑法可以充分利用全部数据指数平滑法对时间序列的不同时期数据给了不同的权重，更重视近期数据指数平滑法运算复杂在指数平滑法中，新的指数平滑估计值总是以前一时期的估计值为基点

采用较大的平滑指数，预测值可以反映样本值新近的变化趋势平滑指数大小决定了前期实际值和预测值对本期预测值的影响进行长期预测时，可选择较大的平滑指数在销售波动较大的时候，可选择较大的平滑指数

描绘现象发展变化的骨干线都是一条倾斜的直线时距扩大法是指把原来数列中相邻的若干项数据合并，使其变为时期属性(或时点间隔属性)较长的数列为寻找直线趋势时间数列的变动规律，应对数据进行指数平滑修匀从预测的角度来说，对时间数列使用移动平均修匀比指数平滑修匀效果好

指数平滑法无法解决市场数据水平波动的情况指数平滑法可以分为一次指数平滑和多次指数平滑在观测期较长的情况下，指数平滑法的初值影响很小指数平滑法的特点是能对先前预测结果的误差进行修正指数平滑法适用于市场观测数据有明显一致的趋势变化的情况

指数平滑法的实质是一种加权平均法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在销售量波动较小或进行长期预测时，可选择较小的平滑指数该方法运用比较灵活，适用范围较广，客观性强

应用指数平滑法预测的一个关键是修正常数α的取值。一般情况下，时间数列越平稳，α取值越小只需要本期实际数值和本期预测值便可预测下期数值，不需要大量历史数据它需要大量的历史资料，且权数的选择具有较大的随意性，所在预测的准确性相对较差指数平滑法是由移动平均法演变而来的

指数平滑法是以指数模型拟合时间序列观测值，达到预测目的指数平滑法是使用时间序列中最近k期的简单平均数作为下一期的预测值指数平滑法是使用过去时间序列值的加权平均数作为预测值指数平滑法可用于非平稳时间序列的预测

关于平滑指数的表述中，正确的是( )。