Qual é a técnica de previsão que combina a demanda do período anterior com a previsão anterior usando um coeficiente de suavização α?

Média exponencial móvel (suavização exponencial simples)

É um método recursivo que atualiza a previsão como ponderação entre a última observação e a previsão anterior, com \(0<\alpha<1\).
Regra: \(M_t = \alpha D_{t-1} + (1-\alpha)M_{t-1}\), a observação \(D_{t-k}\) tem peso \( \alpha(1-\alpha)^{k-1}\), e a previsão para qualquer horizonte \(h\) é \(\hat{D}_{t+h}=M_t\).

Exemplo:
Suponha \(\alpha=0.3\), demanda mais recente \(D_{t-1}=130\), previsão anterior \(M_{t-1}=100\).
Cálculo: \(M_t = 0.3\cdot130 + 0.7\cdot100 = 39 + 70 = 109\).
Portanto a previsão para o próximo período e para qualquer horizonte é \(\hat{D}_{t+1}=\hat{D}_{t+5}=109\).
O peso da demanda de dois períodos atrás é \(0.3(0.7)=0.21\), o de três períodos atrás é \(0.3(0.7)^2=0.147\).