Прогнозирование экспоненциальным сглаживанием. Метод экспоненциального сглаживания представляет собой своеобразную модификацию метода скользящего усреднения. Он предполагает перемещение "акцента" на анализ наиболее свежих данных относительно наблюдаемых уровней спроса. Иными словами, новейшим данным, характеризующим состояние спроса, придается больший вес по сравнению с данными за предшествующие интервалы времени. Не рассматривая здесь всех математических тонкостей экспоненциального сглаживания и основанного на нем прогнозирования, приведем лишь одно из соотношений для получения прогностической оценки на один шаг.

Результаты экспоненциального прогнозирования существенно зависят от принятого значения коэффициента сглаживания (w). Чем ближе его значение к единице, тем весомее в прогнозе влияние уровней последних интервалов и тем меньшим может быть величина т, так как прошлые значения входят в дисконтированную сумму (10.25) с быстро стремящимися к нулю весами. Так, при w = 0,8 уже пятый от конца (к = 5) уровень ряда будет включен в сумму с весом примерно 0,0003.
Прогнозирование на основе трендовых моделей. Общий подход к прогнозированию спроса методом статистического анализа может быть представлен следующей схемой:
- строится график изменения спроса во времени;
- выбирается метод, позволяющий провести соответствующий статистический анализ ретроспективных данных;
- осуществляется оценивание средней погрешности аппроксимации;
- принимается решение об использовании для целей прогноза данного метода.

В общем случае временной ряд содержит как детерминированную, так и случайную составляющие. В большинстве случаев полагают, что названные составляющие являются аддитивными, т.е. результирующее воздействие на уровни ряда определяется суммированием этих составляющих
Yt = f(t,xt)+st; t=1,2,...T1
где Уt - значение временного ряда в момент времени f(t,xt)- детерминированная составляющая, зависящая как от самого времени t, так и от значения некоторого детерминированного фактора х, в момент t; s t случайная составляющая; Т-длина ряда, равная числу интервалов.