移动平均意义.doc

移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同,可以分为:简单移动平均和加权移动平均。一、简单移动平均法简单移动平均的各元素的权重都相等。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。二、加权移动平均法加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不相等的权重。其原理是:历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外,远离目标期的变量值的影响力相对较低,故应给予较低的权重。加权移动平均法的计算公式如下:Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中,w1--第t-1期实际销售额的权重;w2--第t-2期实际销售额的权重;wn--第t-n期实际销售额的权重;n--预测的时期数;w1+w2+…+wn=1在运用加权平均法时,权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言,最近期的数据最能预示未来的情况,因而权重应大些。例如,根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。但是,如果数据是季节性的,则权重也应是季节性的。注:使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。但移动平均法运用时也存在着如下问题:1、加大移动平均法的期数(即加大n值)会使平滑波动效果更好,但会使预测值对数据实际变动更不敏感;2、移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。由于是平均值,预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动;3、移动平均法要由大量的过去数据的记录;4、它通过引进愈来愈期的新数据,不断修改平均值,以之作为预测值。移动平均法的基本原理,是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动,从而揭示出时间序列的长期趋势。