移动平均法PPT
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移动平均法ppt课件
xtn
得到预测的通式，即 ：
F x ( 1 ) F t 1 t t
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加从而可以大大减少数据存储问题，甚 至有时只需一个最新观察值、最新预测值和α值 ，就可以进行预测。它提供的预测值是前一期预 测值加上前期预测值中产生的误差的修正值。
一次移动平均
1.一次移动平均方法的内涵 一次移动平均方法是收集一组观察值，计算这 组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预 测值。 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
拟选用α=0.3，α=0.5，α=0.7试预测。
结果列入下表：
由上表可见：
α=0.3，α=0.5，α=0.7时，均方误差分别
为：
MSE=287.1 MSE=297.43 MSE=233.36
。
最小
因此可选α=0.7作为预测时的平滑常数 1981年1月的平板玻璃月产量的预测值为：
0 . 7 259 . 5 0 . 3 240 . 1 25 . 6
3.一次移动平均方法的应用公式 设时间序列为
,移动平均法可以表示为：
式中： 为第t周期的一次移动平均数； 为第t周期的观测值；N为移动平均的项数，即求 每一移动平均数使用的观察值的个数. 由移动平均法计算公式可以看出，每一新预测 值是对前一移动平均预测值的修正，N越大平滑效 果愈好。
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，得到一个新的平 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，消除周期变动和不 规则变动的影响，使得长期趋势显示出来，因而可 以用于预测。其预测公式为：
讲 技术分析—移动平均线理论PPT课件
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第13页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
5日均线
10日均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
银山谷
2021年6月1日星期二
第14页/共52页
20日均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
2021年6月1日星期二
第35页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第36页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
2021年6月1日星期二
第7页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
一、简单移动平均数线
2、四大卖出信号 （1）当MA由上升逐渐走平转弯下跌，股价从MA的上方向下跌破MA时， 是卖出信号； （2）股价虽向上突破MA，但又立即跌到MA之下，而这时MA仍继续向 下，为卖出信号； （3）股价跌落于MA之下，然后向MA弹升，但未升穿MA又告回落，为 卖出信号； （4）股价升穿MA后在MA上方急剧上升，距MA越来越远，且上涨幅度 相当可观，属于超买现象，为卖出信号。
第37页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二、平滑异同移动平均线
第十二讲 技术分析——移动平均线理 论
2021年6月1日星期二
第38页/共52页
第十二讲 技术分析——移动平均线理论
二次移动平均法1ppt课件
6
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7
FtTat btT
a 式中，T为向未来预测的期数； t 为截距，即第t期
现象的基础水平；b
时间变化量。
t
为斜率，即第t期现象的单位
at 2Mt(1)Mt(2)
bt n2 1(Mt(1)Mt(2))
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4
例题分析
见课本 P131
【例4——4】
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5
二次移动平均法的优点
对于具有明显上升趋势的市场现
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2
二次移动平均值的公式
M t(1)Y tY t 1 n Y tn 1
M t(2)M t(1 )M t( 1 1 )n M t( 1 )n 1
式中，M
(1) t
为第t期的一次移动平均值；M
( t
2
)为第t期的
二次移动平均值;n为计算移动平均值得跨越期。
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3
二次移动平均预测法的预测模型
什么叫 二次移动平均法？
二次移动平均法，是对 一次移动平均数再进行 第二次移动平均，再以 一次移动平均值和二次 移动平均值为基础建立 预测模型，计算预测值 的方法。
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1
运用一次移动平均法求得的移动平均值， 存在滞后偏差。特别是在时间序列数据呈 现线性趋势时，移动平均值总是落后于观 察值数据的变化。二次移动平均法，正是 要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线 性时间关系数学模型，求得预测值。二次 移动平均预测法解决了预测值滞后于实际 观察值的矛盾，适用于有明显趋势变动的 市场现象时间序列的预测， 同时它还保留 了一次移动平均法的优点。二次移动平均 法适用于时间序列，呈现线性趋势变化的 预测。
移动平均法-教学PPT课件
• N越小，越能够反映序列的波动，但无法有效呈现长期 的变化趋势
N为奇数
• 需要一次移动平均，就可以作为中间一期的趋势代表值
• N=2k+1时，移动平均后的序列值就能够对齐时期K。所以，在大多数应 用中，我们都选取N为奇数进行移动平均。
N为偶数
移正平均
• 序列存在季节性变化，而且季节周期为偶数（比如一 年4个季度和12个月份的周期），此时在移动平均时需 要移正平均
简单移动平均（预测值等于前N期数据的平均值）
适用
• 呈水平趋势 • 序列的变化不大（即方差比较小） • 没有明显的升降趋势和循环变动
Tips：预测下一期的序列值，更多期的预测将会产生更大的误 差
期数的选择
使用移动平均后，序列就变得更加平滑， 期数N越大，平滑效果就越好
期数大小的影响
• N越大，则平滑效果越好，但会对序列的变动不敏感；
移动平C 均法
目的
• 消除时间序列中的周期变动和不规则波动的影响 • 以便呈现出时间序列的总体发展趋势（即趋势线） • 然后根据趋势线分析序列的长期趋势
• 应用：当产品的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 能够有效地消除预测中的随机波动，非常有用。
•简单的移动平均（一次移动平均和二次移动平均） 就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
It'S An Honor To Walk With You All The Way
N为奇数
• 需要一次移动平均，就可以作为中间一期的趋势代表值
• N=2k+1时，移动平均后的序列值就能够对齐时期K。所以，在大多数应 用中，我们都选取N为奇数进行移动平均。
N为偶数
移正平均
• 序列存在季节性变化，而且季节周期为偶数（比如一 年4个季度和12个月份的周期），此时在移动平均时需 要移正平均
简单移动平均（预测值等于前N期数据的平均值）
适用
• 呈水平趋势 • 序列的变化不大（即方差比较小） • 没有明显的升降趋势和循环变动
Tips：预测下一期的序列值，更多期的预测将会产生更大的误 差
期数的选择
使用移动平均后，序列就变得更加平滑， 期数N越大，平滑效果就越好
期数大小的影响
• N越大，则平滑效果越好，但会对序列的变动不敏感；
移动平C 均法
目的
• 消除时间序列中的周期变动和不规则波动的影响 • 以便呈现出时间序列的总体发展趋势（即趋势线） • 然后根据趋势线分析序列的长期趋势
• 应用：当产品的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 能够有效地消除预测中的随机波动，非常有用。
•简单的移动平均（一次移动平均和二次移动平均） 就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
谢谢大家
荣幸这一路，与你同行
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《讲移动平均线》课件
当短期移动平均线上穿长期移 动平均线时，出现金叉，意味 着买入信号；当短期移动平均 线下穿长期移动平均线时，出 现死叉，意味着卖出信号。
如何优化移动平均线策略？
1 增加时间周期
使用更长或更短的时间周期以适应不同的市场情况。
2 增加指标配合
结合其他技术指标，如RSI、MACD等来验证移动平均线的信号。
3 增加资金管理方法
有效的资金管理方法可以提高策略的稳定性和长期收益。
结束语
移动平均线作为基础且重要的技术指标之一，在投资分析中发挥着重要的作 用。 在实践中，需要通过多次验证和优化策略，提高自己的投资技能。 持续学习和实践是提升投资能力的关键。
使用指数平滑方法计算价格的加权平 均值。
为什么要使用移动平均线？
1 帮助识别趋势
移动平均线能够过滤掉 价格的噪音，使趋势更 加明显。
2 帮助判断进出场点
通过分析移动平均线的 交叉点，可以确定合适 的买入和卖出时机。
3 帮助过滤噪音
移动平均线可以滤除短 期价格波动，减少投资 决策的误差。
如何使用移动平均线？
《讲移动平均线》PPT课件
什么是移动平均线？
移动平均线是一种基于历史价格数据的统计量，用于平滑价格波动，方便观 察趋势。
移动平均线的计算方法
1
简单移动平均线（SMA）
对特定时间段内的价格进行简单平均
加权移动平均线（WMA）
2
计算。
使用加权系数对不同时间段的价格进
行加权平均计算。
3
指数移动平均线（EMA）
1
单独使用
观察价格与移动平均线的交叉点，判断趋势方向。
2
多个时间周期使用
结合不同时间周期的移动平均线，确认趋势的稳定性。
统计预测与决策PPT课件( 16页)
•
2、孤单一人的时间使自己变得优秀，给来的人一个惊喜，也给自己一个好的交代。
•
3、命运给你一个比别人低的起点是想告诉你，让你用你的一生去奋斗出一个绝地反击的故事，所以有什么理由不努力!
•
4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟
设时间序列为 x 1 , x 2 , . . . , 移动平均法可以表示为： 1t
F t 1xtxt 1...xtN 1/NN tN 1xi
式中： x t 为最新观察值；
F t 1 为下一期预测值。
由移动平均法计算公式可以看出，每 一新预测值是对前一移动平均预测值的修
悲心，饶益众生为他人。
•
14、梦想总是跑在我的前面。努力追寻它们，为了那一瞬间的同步，这就是动人的生命奇迹。
•
15、懒惰不会让你一下子跌倒，但会在不知不觉中减少你的收获;勤奋也不会让你一夜成功，但会在不知不觉中积累你的成果。人生需要挑战，更需要坚持和勤奋!
•
16、人生在世：可以缺钱，但不能缺德;可以失言，但不能失信;可以倒下，但不能跪下;可以求名，但不能盗名;可以低落，但不能堕落;可以放松，但不能放纵;可以虚荣，
•
7、生命的美丽，永远展现在她的进取之中;就像大树的美丽，是展现在它负势向上高耸入云的蓬勃生机中;像雄鹰的美丽，是展现在它搏风击雨如苍天之魂的翱翔中;像江
河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。
•
8、有些事，不可避免地发生，阴晴圆缺皆有规律，我们只能坦然地接受;有些事，只要你愿意努力，矢志不渝地付出，就能慢慢改变它的轨迹。
（1）移动平均法有两种极端情况
移动平均法PPT课件
组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预 测值。
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
3
2.一次移动平均方法的两种极端情况 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3
— 203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
指数平滑法
三个月移动平均值
215.9 222.6 224.8 214.6 209.0 211.6 214.3 220.6 227.0
五个月移动平均值
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
8
2019/12/25
9
• 某公司2003年—2010年某种产品产量如下表所示：
N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；
N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测 值。
当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样
有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；
反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，
这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也
少。
4
3.一次移动平均方法的应用公式
12
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加权预测，权数为α。
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
3
2.一次移动平均方法的两种极端情况 在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3
— 203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
指数平滑法
三个月移动平均值
215.9 222.6 224.8 214.6 209.0 211.6 214.3 220.6 227.0
五个月移动平均值
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
8
2019/12/25
9
• 某公司2003年—2010年某种产品产量如下表所示：
N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；
N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测 值。
当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样
有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；
反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，
这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也
少。
4
3.一次移动平均方法的应用公式
12
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加权预测，权数为α。
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
三个月移动平均值
215.9 222.6 224.8 214.6 209.0 211.6 214.3 220.6 227.0
5
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，得到一个新的平 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，消除周期变动和不 规则变动的影响，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周期的一次移动平均数作为 第t+1周期的预测值。
市场调查与研究课程演示文稿
1
1.内涵
移动平均法概述
移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本
思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包
含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。
2.适用场合
因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机
波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势
时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示 出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势
7
例题: 是我国1980-1981年平板玻璃月产量，试选用N=3
和N=5用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表 中。
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
序号
3
2.一次移动平均方法的两种极端情况
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数 N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；
N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测 值。
当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样
有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；
反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，
五个月移动平均值
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
8
• 某公司2003年—2010年某种产品产量如下表所示：
年份
产量（万吨）
2003
1437
2004
1532
2005
பைடு நூலகம்
1503
2006
1498
2007
1524
2008
1552
2009
1542
2010
1632
线分析预测序列的长期趋势。
2
一次移动平均
1.一次移动平均方法的内涵 一次移动平均方法是收集一组观察值，计算这
组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预 测值。
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
9
分别以时距长度N=3和N=5计算的各期预测值如下表所示：
年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
产量（万吨） 预测值（N=3） 预测值（N=5）
1437
1532
1503
1498
1491
1524
1511
1552
1508
1499
1542
1525
1522
有时只需一个最新观察值、最新预测值和α值，
就可以进行预测。它提供的预测值是前一期预测 值加上前期预测值中产生的误差的修正值。
12
一次指数平滑法的初值的确定有几种方法：
取第一期的实际值为初值；
取最初几期的平均值为初值。
一次指数平滑法比较简单，但也有问题。问
题之一便是力图找到最佳的α值，以使均方差最
小，这需要通过反复试验确定
这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也
少。
4
3.一次移动平均方法的应用公式
设时间序列为
,移动平均法可以表示为：
式中： 为第t周期的一次移动平均数； 为第t周期的观测值；N为移动平均的项数，即求 每一移动平均数使用的观察值的个数.
由移动平均法计算公式可以看出，每一新预测 值是对前一移动平均预测值的修正，N越大平滑效 果愈好。
1632
1539
1524
？
？
10
一次指数平滑法
一次指数平滑法是利用前一期的预测值 Ft 代替
xt n 得到预测的通式，即 ：
Ft1 xt (1 )Ft
11
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加权预测，权数为α。
它既不需要存储全部历史数据，也不需要存储一 组数据，从而可以大大减少数据存储问题，甚至
13
例2 利用下表数据运用一次指数平滑法对1981年1月
我国平板玻璃月产量进行预测（取α=0.3，0.5 ， 0.7）。并计算均方误差选择使其最小的α进行预测。
拟选用α=0.3，α=0.5，α=0.7试预测。
结果列入下表：
14
时间
1980.01 1980.02 1980.03 1980.04 1980.05 1980.06 1980.07 1980.08 1980.09 1980.10 1980.11 1980.12 1981.01
指数平滑法
α=0.5
— 203.8 209.0 230.0 226.9 223.8 211.1 209.5 219.0 212.8 219.8 233.8
α=0.7
— 203.8 211.0 224.2 223.9 221.7 205.4 207.1 222.1 211.2 222.1 240.1
6
4. 一次移动平均方法的有优缺点
1) 优点
计算量少; 移动平均线能较好地反映时间序列的趋势及其变化。 2) 两个限制
限制一：计算移动平均必须具有N个过去观察值， 当需要预测大量的数值时，就必须存储大量数据；
限制二：N个过去观察值中每一个权数都相等，而 早于 （t-N+1）期的观察值的权数等于0，而实际 上往往是最新观察值包含更多信息，应具有更大权 重。
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3
— 203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
三个月移动平均值
215.9 222.6 224.8 214.6 209.0 211.6 214.3 220.6 227.0
5
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，得到一个新的平 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，消除周期变动和不 规则变动的影响，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周期的一次移动平均数作为 第t+1周期的预测值。
市场调查与研究课程演示文稿
1
1.内涵
移动平均法概述
移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本
思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包
含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。
2.适用场合
因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机
波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势
时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示 出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势
7
例题: 是我国1980-1981年平板玻璃月产量，试选用N=3
和N=5用一次移动平均法进行预测。计算结果列入表 中。
时间
1980.1 1980.2 1980.3 1980.4 1980.5 1980.6 1980.7 1980.8 1980.9 1980.10 1980.11 1980.12
序号
3
2.一次移动平均方法的两种极端情况
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数 N=1，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；
N=n，这时利用全部n个观察值的算术平均值作为预测 值。
当数据的随机因素较大时，宜选用较大的N，这样
有利于较大限度地平滑由随机性所带来的严重偏差；
反之，当数据的随机因素较小时，宜选用较小的N，
五个月移动平均值
218.4 217.4 216.1 215.8 212.4 213.6 223.5
8
• 某公司2003年—2010年某种产品产量如下表所示：
年份
产量（万吨）
2003
1437
2004
1532
2005
பைடு நூலகம்
1503
2006
1498
2007
1524
2008
1552
2009
1542
2010
1632
线分析预测序列的长期趋势。
2
一次移动平均
1.一次移动平均方法的内涵 一次移动平均方法是收集一组观察值，计算这
组观察值的均值，利用这一均值作为下一期的预 测值。
在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实 际个数，必须一开始就明确规定。每出现一个新 观察值，就要从移动平均中减去一个最早观察值， 再加上一个最新观察值，计算移动平均值，这一 新的移动平均值就作为下一期的预测值。
9
分别以时距长度N=3和N=5计算的各期预测值如下表所示：
年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
产量（万吨） 预测值（N=3） 预测值（N=5）
1437
1532
1503
1498
1491
1524
1511
1552
1508
1499
1542
1525
1522
有时只需一个最新观察值、最新预测值和α值，
就可以进行预测。它提供的预测值是前一期预测 值加上前期预测值中产生的误差的修正值。
12
一次指数平滑法的初值的确定有几种方法：
取第一期的实际值为初值；
取最初几期的平均值为初值。
一次指数平滑法比较简单，但也有问题。问
题之一便是力图找到最佳的α值，以使均方差最
小，这需要通过反复试验确定
这有利于跟踪数据的变化，并且预测值滞后的期数也
少。
4
3.一次移动平均方法的应用公式
设时间序列为
,移动平均法可以表示为：
式中： 为第t周期的一次移动平均数； 为第t周期的观测值；N为移动平均的项数，即求 每一移动平均数使用的观察值的个数.
由移动平均法计算公式可以看出，每一新预测 值是对前一移动平均预测值的修正，N越大平滑效 果愈好。
1632
1539
1524
？
？
10
一次指数平滑法
一次指数平滑法是利用前一期的预测值 Ft 代替
xt n 得到预测的通式，即 ：
Ft1 xt (1 )Ft
11
由一次指数平滑法的通式可见：
一次指数平滑法是一种加权预测，权数为α。
它既不需要存储全部历史数据，也不需要存储一 组数据，从而可以大大减少数据存储问题，甚至
13
例2 利用下表数据运用一次指数平滑法对1981年1月
我国平板玻璃月产量进行预测（取α=0.3，0.5 ， 0.7）。并计算均方误差选择使其最小的α进行预测。
拟选用α=0.3，α=0.5，α=0.7试预测。
结果列入下表：
14
时间
1980.01 1980.02 1980.03 1980.04 1980.05 1980.06 1980.07 1980.08 1980.09 1980.10 1980.11 1980.12 1981.01
指数平滑法
α=0.5
— 203.8 209.0 230.0 226.9 223.8 211.1 209.5 219.0 212.8 219.8 233.8
α=0.7
— 203.8 211.0 224.2 223.9 221.7 205.4 207.1 222.1 211.2 222.1 240.1
6
4. 一次移动平均方法的有优缺点
1) 优点
计算量少; 移动平均线能较好地反映时间序列的趋势及其变化。 2) 两个限制
限制一：计算移动平均必须具有N个过去观察值， 当需要预测大量的数值时，就必须存储大量数据；
限制二：N个过去观察值中每一个权数都相等，而 早于 （t-N+1）期的观察值的权数等于0，而实际 上往往是最新观察值包含更多信息，应具有更大权 重。
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
实际观测值
203.8 214.1 229.9 223.7 220.7 198.4 207.8 228.5 206.5 226.8 247.8 259.5
α=0.3
— 203.8 206.9 213.8 216.8 218.0 212.1 210.8 216.1 213.2 217.3 226.5