基于多个季节和周期因素准确预测未来值的预测方法？

如何解决基于多个季节和周期因素准确预测未来值的预测方法？

我正在寻找一种可以在 excel（公式或 VBA）中使用的预测模型，以预测具有以下主要影响的未来值。

影响

1. 同比减少/增加
2. 每月趋势
3. 每月部分趋势
4. 星期几趋势
5. 坏数据（零/差距）

数据示例

日期	产品	价值
01/03/2020	0458	17020
02/03/2020	0458	13630
03/03/2020	0458	13440
04/03/2020	0458	13990
05/03/2020	0458	00250
06/03/2020	0458	23680
07/03/2020	0458	24940
08/03/2020	0458	14290
09/03/2020	0458	15150
10/03/2020	0458	15090
11/03/2020	0458	19450
12/03/2020	0458	26950
13/03/2020	0458	42480
14/03/2020	0458	20130
15/03/2020	0458	00000
16/03/2020	0458	12050
17/03/2020	0458	17920
18/03/2020	0458	17720
19/03/2020	0458	33860
20/03/2020	0458	40590
21/03/2020	0458	14480
22/03/2020	0458	10680
23/03/2020	0458	11700
24/03/2020	0458	09730
25/03/2020	0458	11720
26/03/2020	0458	03720
27/03/2020	0458	04660
28/03/2020	0458	07650
29/03/2020	0458	06560
30/03/2020	0458	10020
31/03/2020	0458	12250
.........	.......	.......
10/04/2021	0458	04840

数据大小和种类

• 滚动 13 个月的数据
• 1500 种不同的产品

我尝试使用以下方法：

• 同一产品/工作日/月份部分（4 个部分）的平均值作为 14/28/90/180/365 天的不同滚动周期，但季节性不会根据与当前日期或去年同期的差距而得到提升
• 基于产品/工作日和滚动日期的指数平滑
• 基于产品/工作日和滚动日期的指数平滑校正，可调整 alpha 误差校正

我似乎遇到的问题是，如果在当前一周或几天内看到峰值，我希望预测快速增加，如果在当前周或几天内看到下降，则缓慢减少，与前一年、月份和组相比的权重按工作日和月份部分查看周期趋势会影响预测，因此它不是完全平滑的。

抱歉，如果这没有多大意义，我对以这种方式进行预测并不熟悉，并且正在努力考虑所有标准和影响以产生准确的预测。我的目标是每个月/季度/年的所有值都达到 80% 的准确率，但通过上述程序，我的准确率接近 50-70%。

对预测模型、方法、公式的任何建议或方向将不胜感激。

编辑：表格格式