Bei dieser Methode wird eine Datenreihe in Saisonalität, gedämpften Trend und Ebene aufgeteilt. Alle Faktoren werden vorausberechnet und anschließend additiv zu einer Prognose zusammengefügt.
Diese Methode eignet sich am besten für Daten mit Trend und Saisonalität. Ergibt eine Prognosekurve, die mit der Zeit abflacht und die saisonalen Zyklen reproduziert.
Abbildung A-10 Typische additive Daten-, Anpassungs- und Prognosekurve für gedämpfte Trends