How do you evaluate the accuracy of exponential smoothing forecasts?

Although there are obviously many advantages to exponential smoothing, I have a hard time getting past in inability to handle new and unexpected trends. I believe that better AI formulas are on the near horizon. A decade ago trends developed over long periods of time. This gave forecasters sufficient time to make necessary adjustments. In today's world a trend can be created and promoter through social media in less than 24 hours. Already burdened by lag time issues, I can't see this modeling as anything but a lose bandaid that carries huge potential liabilities.

If there’s no discernible trend, you may want to look for other independent variables that could logically be underlying drivers of the observed data.

La suavización exponencial simple no siempre puede utilizarse en la práctica debido a que presenta la desventaja de que los cambios van a la zaga del comportamiento real de los datos durante un incremento o disminución, pero se dispara cuando ocurre un cambio de dirección. Cuando se presentan estos efectos se puede ajustar el valor de alfa en cada período utilizando una variante de la suavización exponencial simple conocida como suavización exponencial adaptativa o ARRSES por las siglas en inglés (Adaptative Response Rate Single Exponential Smoothing).

This method, by incorporating a trend factor, captures the slope of the time series and adjusts for changes in the data. However it assumes a constant trend over time, which is not always realistic -- at least in the real world. Also, determining reasonable initial values for the forecast and trend(s) is always difficult. Only if you use Holt's smoothing with specific types of datasets can it be a powerful tool for forecasting. The key takeaway here is how important it is to pair the rule with the right data, otherwise you'll not garner the highest fidelity forecast.

To me this just feels like a basic understanding of what needs to be done when forecasting. If you're in a simple environment with no variation (coughHIRE MEcough) there is always going to be variation. Just looking at the numbers requires multiple variables in order to generate a new number for the future. Seasonality needs to be considered in any forecast.

Your statement "do not tell you how well the forecast captures the dynamics of the data, such as the trend and the seasonality" does have a constructive solution. It is called Profile Analysis and is documented in my books Change & Chance Embraced (Chapter 3) and Four P's in a Pod (Chapter 20), available on Amazon websites. Hans Levenbach, PhD

La evaluación de la precisión de los pronósticos de suavizado exponencial se puede realizar a través de diferentes métodos. Algunos de los métodos comunes incluyen el cálculo de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) y la comparación de los valores predichos con los valores reales. El RMSE es una medida de la diferencia entre los valores predichos por un modelo o un estimador y los valores observados. También se puede utilizar la validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo de suavizado exponencial. Este método implica dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, y luego evaluar el rendimiento del modelo en el conjunto de prueba.

De manera general, los pronósticos de una suavización exponencial simple son muy conservadores debido a que se basan únicamente en la última estimación del nivel y no en una estimación de la tendencia, por lo que presentan otra desventaja debido a la propensión que tienen los datos a mostrar tendencias y variaciones estacionales. Para esos casos, pueden utilizarse suavizaciones de segundo orden y de tercer orden.