Exponential Smoothing

Định nghĩa (Definition)

Exponential Smoothing (San bằng mũ) là phương pháp dự báo chuỗi thời gian, trong đó dự báo mới là bình quân gia quyền giữa nhu cầu thực tế gần nhất và dự báo kỳ trước, với trọng số giảm dần theo hàm mũ cho các dữ liệu cũ hơn.

Giải thích chi tiết (Detailed Explanation)

Ý tưởng cốt lõi:

  • Dữ liệu gần đây hơn nên có ảnh hưởng lớn hơn đến dự báo
  • Thay vì tính trung bình đều (như Moving Average), Exponential Smoothing cho trọng số giảm dần

Công thức cơ bản:

Hay viết cách khác:

→ Dự báo mới = Dự báo cũ + α × (Sai số dự báo)

Hệ số α (Alpha) — Smoothing Constant:

  • Giá trị từ 0 đến 1
  • α cao (gần 1): Phản ứng NHANH với thay đổi gần đây, nhưng dao động nhiều
  • α thấp (gần 0): Phản ứng CHẬM, dự báo ổn định hơn nhưng chậm bắt kịp xu hướng
αĐặc điểmPhù hợp khi
0.1 - 0.2Rất ổn định, chậm thay đổiNhu cầu ổn định, ít biến động
0.3 - 0.5Cân bằngNhu cầu có biến động vừa
0.6 - 0.9Phản ứng nhanh, dao độngNhu cầu thay đổi nhanh, cần bắt kịp

So sánh với Moving Average:

Exponential SmoothingMoving Average
Chỉ cần lưu F(t) và A(t)Cần lưu n kỳ dữ liệu
Trọng số giảm dần (gần > xa)Trọng số bằng nhau cho n kỳ
1 tham số (α)1 tham số (n)
Tính toán đơn giản hơnDễ hiểu hơn

Biến thể nâng cao:

  • Double Exponential Smoothing (Holt’s): Xử lý được xu hướng (trend)
  • Triple Exponential Smoothing (Holt-Winters): Xử lý cả xu hướng + mùa vụ

Ví dụ thực tế (Real-world Example)

Cửa hàng bán trà sữa dự báo doanh số tuần tới:

TuầnNhu cầu thực (A)Dự báo (F) với α=0.3
1200200 (khởi đầu)
2220200
3180200 + 0.3×(220-200) = 206
4240206 + 0.3×(180-206) = 198.2
5?198.2 + 0.3×(240-198.2) = 210.7

→ Dự báo tuần 5 = 211 ly (làm tròn)

Nếu dùng α = 0.7 (phản ứng nhanh hơn):

  • Tuần 3: 200 + 0.7×(220-200) = 214
  • Tuần 4: 214 + 0.7×(180-214) = 190.2
  • Tuần 5: 190.2 + 0.7×(240-190.2) = 225.1

→ α = 0.7 phản ứng mạnh hơn với tuần 4 = 240 → dự báo 225 thay vì 211

Mối liên hệ (Relationships)

Công thức (Formula)

Simple Exponential Smoothing:

Trong đó:

  • = Dự báo cho kỳ tiếp theo
  • = Nhu cầu thực tế kỳ hiện tại
  • = Dự báo kỳ hiện tại
  • = Hệ số san bằng (0 < α < 1)

Khai triển cho thấy trọng số giảm dần:

→ Trọng số: α, α(1-α), α(1-α)², … → giảm theo hàm mũ → “Exponential” Smoothing!