指数平滑法中的平滑指数口是新、旧数据在平滑过程中的分配比率。a越大，则预测值越趋向平滑。（ ）

指数平滑法是加权平均法的一种。它不仅考虑了近期数据的重要性，同时大大减少了数据计算时的存储量。指数平滑法中的平滑指数a 是新、旧数据在平滑过程中的分配比率，其数值大小反映了不同时期数据在预测中的作用高低。a 越小，则预测值越趋向平滑。

根据平滑次数的不同，指数平滑有一次指数平滑、二次指数平滑、三次指数平滑和高次指数平滑。一次指数平滑法又称简单指数平滑；是一种较为灵活的时间序列预测方法，这种方法在计算预测值时对于历史数据的观测值给予不同的权重。这种方法与简单移动平均法相似，都能够提供简单适时的预测。两者之间的区别在于简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正。一次指数平滑法适用于市场观测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下的预测。由于经过多期平滑’特别是观测期较长时，初时值F。的影响作用就相当小。

指数平滑法的特点是观测值离观测时期越久远，其权重也变得越小，呈现指数下降。