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Ordnung ist nur bei Artikel verwendbar, deren Verbrauch keine Trends oder Saisonalitäten aufweist und dessen Schwankungen als chaotisch, also keiner Gesetzmäßigkeit folgend, eingestuft werden. Um mit der exponentielle Glättung 1. Ordnung Saison- oder Trendartikel zu prognostizieren, müssen zuerst saison- und trendbereinigte Zeitreihen ermittelt werden. Alternativ kann auf die exponentielle Glättung 2. Ordnung zurückgegriffen werden. Generelles Problem der exponentielle Glättung 1. Ordnung, wie aller klassischen Prognoseverfahren, ist, dass sie eine normalverteilte Nachfrage unterstellt, die in der Praxis zumeist nicht gegeben ist. Weitere interessante Artikel zu diesem Thema: Verrechnungsintervall Planwertverteilung Autor | Author Prof. Dr. Kemmner hat in über 25 Jahren Beratertätigkeit in Supply Chain Management und Sanierung weit über 150 nationale und internationale Projekte durchgeführt. 2012 wurde er von der WHZ zum Honorarprofessor für Logistik und Supply Chain Management bestellt.
Für die praktische Ermittlung des geglätteten Wertes wird man allerdings einen Startwert vorgeben und von da an die geglättete Zeitreihe ermitteln. Baut man nun beginnend bei die geglättete Zeitreihe auf, erhält man, wenn man die Rekursion auflöst,. Man sieht, wie wegen die Einflüsse der Vergangenheit immer mehr verschwinden. α wird deshalb auch Gegenwartsfaktor genannt. Je größer, desto stärker ist bei der Berechnung der Bezug auf die aktuelleren Werte. Der Schätzwert liefert dann den Prognosewert für den Zeitpunkt. Liegt also der beobachtete Zeitreihenwert der Gegenwart vor, kann die Prognose für die nächste Periode getroffen werden. Beispiel für den exponentiell geglätteten DAX [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Graph der geglätteten DAX-Werte Es soll mit den monatlichen Durchschnittswerten des Aktienindex DAX für die Monate Januar 1977 bis August 1978 eine exponentielle Glättung berechnet werden.
Vorteil: Mathematisch kann man das so implementieren, daß man sich keine vergangenen Werte merken muß, sondern nur den letzten berechneten Wert. Gemeinsamkeit: Beide Verfahren haben Tiefpass-Charakter, berechnen also den Grundverlauf einer Zeitreihe ohne deren hochfrequente Variationen. Unterschiede: Exponentielle Glättung berücksichtigt prinzipiell alle vergangenen Daten, während ein gleitender Durchschnitt sich auf die letzten N Werte beschränkt (N ist beliebig aber endlich). Exponentielle Glättung ist schneller zu berechnen als ein gleitender Durchschnitt und hat bei gleicher Ordnung bessere Tiefpasseigenschaften. Beim gewichteten Durchschnitt ist die Grenzfrequenz der Tiefpassfilterung direkt an die Ordnung N gekoppelt. Bei der exponentiellen Glättung kann auch mit Ordnung 1 jede gewünschte Grenzfrequenz durch geeignete Wahl des Glättungskoeffizienten erreicht werden. Was versteht man denn unter "Tiefpass"? Ein Tiefpass ist ein Filter, welches nur die Anteile eines Signals unterhalb einer bestimmten Frequenz durchlässt.
Der Glättungsfaktor sei hierbei $\alpha = 0, 2 $.
Formel: $\ \hat y_{t+1} = \hat y_t + \alpha \cdot (y_t - \hat y_t) $ (partielle Korrektur der Fehlschätzung der Vorperiode). Wenn man mit $\ y_t - \hat y_t $ die Fehlschätzung der t. Periode bezeichnet, so lässt sich die Prognose $\ \hat y_{t+1} $ mit dieser Formel bestimmen. Bei allen Formeln steht $\ y_t $ den wahren Wert der t. Periode und $\ \hat y_t $ (sprich: "y-t-Dach") den in der (t-1). Periode prognostizierten Wert der Folgeperiode, also jenen für die t. Periode. $\ \alpha $ ist der Glättungsparameter, welcher immer zwischen 0 und 1 liegt. Ist $\ \alpha $ näher bei 0, wird der für die t. Periode prognostizierte Wert stärker gewichtet als der tatsächliche Wert der t. Periode, ist $\ \alpha $ näher 1 verhält es sich andersherum. Wir differenzieren stets den prognostizierten Wert (mit Dach) vom wahren Wert (ohne Dach). Wichtig ist zudem die Festlegung des Startwertes, also $\ \hat y_1 $. Häufig verwendet man hier $\ \hat y_1 = y_1 $ oder das arithmetische Mittel der bekannten Beobachtungswerte.