什么是简单移动平均法

例：某企业 1月～11月份的销售收入时间序列如表 1示。试用一次简单滑动平均法预测第 12月份的销售收入。

计算结果表明，N= 4时，预测的标准误差较小，所以选取N= 4。预测第12月份的销售收入为993.6。

计算的Matlab程序如下：

clc,clear

y=[533.8574.6606.9649.8705.1772.0816.4892.7963.91015.1 1102.7];

m=length(y);

n=[4,5];%n为移动平均的项数

for i=1:length(n)

%由于n的取值不同，yhat的长度不一致，下面使用了细胞数组

forj=1:m-n(i)+1

yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i);

end

y12(i)=yhat{i}(end);

s(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));

end

y12,s

简单移动平均法只适合做近期预测，而且是预测目标的发展趋势变化不大的情况。

如果目标的发展趋势存在其它的变化，采用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差和滞后。

移动平均法简介：

移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。

移动平均法例题答案

例：某企业 1月～11月份的销售收入时间序列如表 1示。试用一次简单滑动平均法预测第 12月份的销售收入。

计算结果表明，N= 4时，预测的标准误差较小，所以选取N= 4。预测第12月份的销售收入为993.6。

计算的Matlab程序如下：

clc,clear

y=[533.8574.6606.9649.8705.1772.0816.4892.7963.91015.1 1102.7];

m=length(y);

n=[4,5];%n为移动平均的项数

for i=1:length(n)

%由于n的取值不同，yhat的长度不一致，下面使用了细胞数组

forj=1:m-n(i)+1

yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i);

end

y12(i)=yhat{i}(end);

s(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));

end

y12,s

简单移动平均法只适合做近期预测，而且是预测目标的发展趋势变化不大的情况。

如果目标的发展趋势存在其它的变化，采用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差和滞后。

移动平均法简介：

移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数，以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。

简单移动平均法中的计算方法是对时间序列进行什么

简单移动平均法是指对由移动期数的连续移动所形成的各组数据，使用算术平均法计算各组数据的移动平均值，并将其作为下一期预测值。

简单的移动平均的计算公式如下：

Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n

式中，Ft--对下一期的预测值；

n--移动平均的时期个数；

At-1--前期实际值；

At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。