Ｆt：t期予測値、Ｆt-1：t-1期予測値、Ｘt-1：t-1期実績値、ｅt-1：t-1期誤差、Ｎ：移動平均項数、α：平滑化定数 とする
移動平均法は次式で予測値を求める。 【Ｆt ＝ （Ｘt-1 + Ｘt-2 + …+ Ｘt-N）／Ｎ】
指数平滑法は次式で予測値を求める。 【Ｆt ＝ α・Ｘt-1 + (1-α)・Ｆt-1】 ⇒ 【Ｆt ＝ Ｆt-1 + α・ｅt-1】
さらに、Ｆt＝α・Ｘt-1+α・(1-α)・Ｘt-2+α・(1-α)・(1-α)・Ｘt-3+ … と展開できることから、指数平滑法（Exponential
Smoothing Method）の予測値は移動平均法と比較して、次の特徴を持つ。
① 最新時点の実績値に最も重いウェイトを掛けている
② 過去の全実績値から求めている
単純な指数平滑法では傾向変動や季節変動を持った系列を前提にしていないため、次の手法が考えられた。
線型指数平滑法はホルト指数平滑法とも呼ばれ、基準値とトレンドに分けて平滑値を求めて傾向変動がある系列にも対応している。
ウインターズ指数平滑法は線型指数平滑法に加え、季節指数の平滑値も求めて傾向変動や季節変動がある系列にも対応している。