移动平均法 移动平均法就是一种简单平滑预测技术，它得基本思想就是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数得序时平均值，以反映长期趋势得方法。因此，当时间序列得数值由于受周期变动与随机波动得影响，起伏较大，不易显示出事件得进展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素得影响，显示出事件得进展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列得长期趋势。 1、 移动平均法得基本理论①简单移动平均法 设有一时间序列，则按数据点得顺序逐点推移求出 N 个数得平均数，即可得到一次移动平均数： 式中为第 t 周期得一次移动平均数；为第 t 周期得观测值；N 为移动平均得项数，即求每一移动平均数使用得观察值得个数。 这个公式表明当 t 向前移动一个时期，就增加一个新近数据，去掉一个远期数据，得到一个新得平均数。由于它不断地“吐故纳新”，逐期向前移动，所以称为移动平均法。 由于移动平均可以平滑数据，消除周期变动与不规则变动得影响，使得长期趋势显示出来，因而可以用于预测。其预测公式为： 即以第 t 周期得一次移动平均数作为第 t+1 周期得预测值。 ② 趋势移动平均法 当时间序列没有明显得趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直接用第 t 周期得一次移动平均数就可预测第 t+1 周期之值。但当时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。因此，需要进行修正，修正得方法就是在一次移动平均得基础上再做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差得规律找出曲线得进展方向与进展趋势，然后才建立直线趋势得预测模型。故称为趋势移动平均法。 设一次移动平均数为，则二次移动平均数得计算公式为： 再设时间序列从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期亦按此直线趋势变化，则可设此直线趋势预测模型为： 式中 t 为当前时期数；T 为由当前 0 时期数 t 到预测期得时期数，即 t 以后模型外推得时间；为第 t+T 期得预测值；为截距；为斜率。，又称为平滑系数。 根据移动平均值可得截距与斜率得计算公式为： 在实际应用移动平均法时，移动平均项数 N 得选择十分关键，它取决于预测目标与实际数据得变化规律。 2、 应用举例已知某商场 1978～1998 年得年销售额如下表所示，试预测 1999 年该商场得年销售额。 年份 销售额 年份 销售额 1978 32 1989 76 1979 41 1990 73 1980 48 1991 79 1981 53 199...
