Экспоненциальное сглаживание — один из популярных методов прогнозирования временных рядов, в том числе в финансовом прогнозировании, включая прогнозирование акций и обменных курсов. 1

Суть метода — итеративное улучшение прогноза по мере поступления новых данных на каждом шаге. 2 В качестве основы для прогноза берут прогноз последнего периода и добавляют поправку, связанную с ошибкой этого прогноза. 2 Вес поправки определяет, насколько «резко» модель будет реагировать на изменения. 2

Некоторые преимущества экспоненциального сглаживания:

• Адаптивность. 1 Метод учитывает изменения в данных и автоматически адаптируется к новой информации, что делает его подходящим для прогнозирования в условиях нестабильности и изменчивости рынка. 1
• Гибкость. 1 Методы экспоненциального сглаживания могут быть применены к различным типам временных рядов, включая данные с трендами, сезонностью или без них. 1
• Устойчивость к выбросам. 1 Экспоненциальное сглаживание устойчиво к выбросам и аномальным значениям в данных, поскольку они могут быть сглажены с течением времени. 1

Однако метод даёт возможность спрогнозировать процесс только в краткосрочном периоде, то есть всего лишь на 1–2 шага вперёд. 3