简单移动平均法
加权平均和移动平均法
加权平均统计学名词．“统计初步”这部分内容中，平均数是一个非常重要而又有广泛用途的概念，在日常生活中，我们经常会听到这样一些名词：平均气温、平均降雨量、平均产量、人均年收入等；而平均分数、平均年龄、平均身高等名词更为同学们所熟悉.一般来说，平均数反映了一组数据的一般水平，利用平均数，可以从横向和纵向两个方面对事物进行分析比较，从而得出结论.例如，要想比较同一年级的两个班同学学习成绩，如果用每个班的总成绩进行比较，会由于班级人数不同，而使比较失去真正意义.但是如果用平均分数去比较，就可以把各班的平均水平呈现出来.从纵向的角度来看，可以对同一个事物在不同的时间内的情况利用平均数反映出来，例如，通过两个不同时间人均年收入来比较人们生活水平、经济发展等状况.但是，当一组数据中的某些数重复出现几次时，那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为:（10 *2+8*3+7*4+9*1）/10 = 8.1这里，7，8，9，10这四个数是射击者射中的几个不同环数，但它们出现的频数不同，分别为4，3，l，2，数据的频数越大，表明它对整组数据的平均数影响越大，实际上，频数起着权衡数据的作用，称之为权数或权重，上面的平均数称为加权平均数，不难看出，各个数据的权重之和恰为10.在加权平均数中，除了一组数据中某一个数的频数称为权重外，权重还有更广泛的含义.在评估某个同学一学期的学生成绩时，一般不只看他期末的一次成绩，而是将平时测验、期中考试等成绩综合起来考虑，比如说，一同学两次单元测验的成绩分别为88，90，期中的考试成绩为92，而期末的考试成绩为85，如果简单地计算这四个成绩的平均数，即将平时测验与期中、期末考试成绩同等看待，就忽视了期末考试的重要性.鉴于这种考虑，我们往往将这四个成绩分配以不同的权重。
由于10％＋10％＋30％＋50％=1，即各个权重之和为1，所以求加权平均数的式子中分母为1．下面的例子是未知权重的情况：股票A，1000股，价格10；股票B，2000股，价格15；算数平均 = (10 + 15) / 2 = 12.5；加权平均 = (10 x 1000 + 15 x 2000) / (1000 + 2000) = 13.33其实，在每一个数的权数相同的情况下，加权平均值就等于算数平均值。
移动平均法简单应用
.移动平均法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。
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），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。
1. 移动平均法的基本理论①简单移动平均法设有一时间序列，则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数：为第t周期的一次移动平均数；为第式中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。
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。
②趋势移动平均法当时间序列没有明显的趋势变动时，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周期的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，修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后才建立直线趋势的预测模型。
故称为趋势移动平均法。
设一次移动平均数为，则二次移动平均数的计算公式为：从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期亦按此直再设时间序列线趋势变化，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到预测期的时期数，即t以后模型外推的时间；为第t+T期的预测值；为截距；为斜率。
，又称为平滑系数。
文档资料Word.的计算公式为：根据移动平均值可得截距和斜率的选择十分关键，它取决于预测目标和实际在实际应用移动平均法时，移动平均项数N数据的变化规律。
简述时间数列预测法的种类
简述时间数列预测法的种类时间数列预测法是指通过对历史时间序列的分析，预测未来时间序列的方法。
根据其预测方法的不同，时间数列预测法可以分为以下几种：
1.简单移动平均法：以时间序列中过去一段时间的平均值作为未来一段时间的预测值，适用于波动较小的时间序列。
2.加权移动平均法：对不同时间点的数据赋予不同的权重，以反映不同时期的重要性，适用于波动较大的时间序列。
3.指数平滑法：通过对历史数据进行指数加权，降低较早数据的权重，提高较近数据的权重，以适应时间序列的变化趋势。
4.趋势线分析法：根据时间序列的变化趋势，通过拟合趋势线来预测未来的数值变化，适用于时间序列具有明显趋势的情况。
5.线性回归分析法：通过建立时间序列的回归方程，根据时间序列的历史数据和自变量的变化情况，预测未来时间序列的值。
6.ARIMA模型法：是基于时间序列的自回归、滑动平均和差分三个方面进行建模，可以对任意时间序列进行预测。
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时间序列预测的常用方法与优缺点
时间序列预测的常用方法与优缺点时间序列预测是一种通过分析历史数据来预测未来时间点的方法。
以下是时间序列预测的常用方法及其优缺点：1. 简单移动平均法（Simple Moving Average，SMA）：优点：简单容易理解，适用于稳定的时间序列数据。
缺点：对于包含趋势和季节性的复杂时间序列预测效果不佳。
2. 加权移动平均法（Weighted Moving Average，WMA）：优点：能够适应不同时间点的权重，对周期性变动有较好的适应性。
缺点：需要事先确定权重，对于权重的选择敏感。
3. 简单指数平滑法（Simple Exponential Smoothing，SES）：优点：适用于稳定或平缓变化的时间序列，能够对近期数据产生较大影响。
缺点：对于具有较大的趋势和季节性的时间序列效果不佳。
4. 双指数平滑法（Double Exponential Smoothing，DES）：优点：适用于具有线性趋势的时间序列数据，能够较好地捕捉趋势。
缺点：对于具有季节性的时间序列数据效果不佳。
5. 三指数平滑法（Triple Exponential Smoothing，TES）：优点：适用于具有趋势和季节性的时间序列数据，能够较好地捕捉长期和短期的变化。
缺点：对于数据异常点的敏感度较高。
6. 自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average，ARMA）：优点：适用于具有较长历史数据的时间序列，能够捕捉趋势和周期性变动。
缺点：对于噪声较大的数据拟合效果不佳。
7. 自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average，ARIMA）：优点：适用于具有趋势和季节性的时间序列，能够捕捉数据的长期和短期变化。
缺点：对于非线性的时间序列预测效果不佳。
8. 长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：优点：适用于复杂的非线性时间序列预测，能够捕捉长期依赖关系。
移动平均法简单应用
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，不易显示出事件得发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素得影响，显示出事件得发展方向与趋势（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发展方向与发展趋势，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。
移动平均法and指数平滑法
移动平均法and指数平滑法感谢：⼀、移动平均法（Moving average , MA）移动平均法⼜称滑动平均法、滑动平均模型。
⽤处：⼀组最近的实际数据值->[预测]->未来⼀期或⼏期内公司产品需求量/公司产能。
分类：简单移动平均和加权移动平均思想：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。
好处：时间序列数值受周期变动和随机波动影响起伏较⼤，不容易显⽰事件发展趋势， MA可以消除这些因素影响。
（⼀）简单移动平均法各个元素的权重相等。
公式如下：Ft=(At-1 + At-2 + At-3 + ... + At-n) / n[简单的滑动窗⼝]（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同的权重。
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不⼀样。
Ft=w1At-1 + w2At-2 + w3At-3 + ... + wnAt-n⼆、指数平滑法（Exponential Smoothing, ES）指数平滑法认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较⼤的权数放在最近的资料。
指数平滑法是⽣产预测中常⽤的⼀种⽅法，⽤于中短期经济发展趋势预测，所有预测⽅法中指数平滑⽤得最多。
简单的全期平均法：全部平均。
移动平均法：不考虑较远期数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更⼤权重。
指数平滑法：兼容全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。
指数平滑法在移动平均法基础上发展起来的⼀种时间序列分析预测法，通过计算指数平滑值，配合⼀定的时间序列预测模型对现象的未来进⾏预测。
任⼀期的指数平滑值都是本期实际观察值与前⼀期指数平滑的加权平均。
（⼀）指数平滑法的公式S_t = a \c dot y_t + (1-a)S_{t-1}S_t:时间t的平滑值y_t: 时间t的实际值S_t-1: 时间t-1的平滑值a--平滑常数，取值范围[0, 1]（⼆）指数平滑的预测公式根据平滑次数不同，指数平滑法分为：⼀次指数平滑法、⼆次指数平滑法和三次指数平滑法等(1)⼀次指数平滑y_t+1(predict) = a* y_t(actual) + (1-a) * y_t(predict)(2)⼆次指数平滑预测yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt) a/(1-a)其中yt= ayt-1'+(1-a)yt-1，就是⼀次指数平滑的再平滑。
加权平均 和 移动平均法
加权平均统计学名词．“统计初步”这部分内容中，平均数是一个非常重要而又有广泛用途的概念，在日常生活中，我们经常会听到这样一些名词：平均气温、平均降雨量、平均产量、人均年收入等；而平均分数、平均年龄、平均身高等名词更为同学们所熟悉.一般来说，平均数反映了一组数据的一般水平，利用平均数，可以从横向和纵向两个方面对事物进行分析比较，从而得出结论.例如，要想比较同一年级的两个班同学学习成绩，如果用每个班的总成绩进行比较，会由于班级人数不同，而使比较失去真正意义.但是如果用平均分数去比较，就可以把各班的平均水平呈现出来.从纵向的角度来看，可以对同一个事物在不同的时间内的情况利用平均数反映出来，例如，通过两个不同时间人均年收入来比较人们生活水平、经济发展等状况.但是，当一组数据中的某些数重复出现几次时，那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为:（10 *2+8*3+7*4+9*1）/10 = 8.1这里，7，8，9，10这四个数是射击者射中的几个不同环数，但它们出现的频数不同，分别为4，3，l，2，数据的频数越大，表明它对整组数据的平均数影响越大，实际上，频数起着权衡数据的作用，称之为权数或权重，上面的平均数称为加权平均数，不难看出，各个数据的权重之和恰为10.在加权平均数中，除了一组数据中某一个数的频数称为权重外，权重还有更广泛的含义.在评估某个同学一学期的学生成绩时，一般不只看他期末的一次成绩，而是将平时测验、期中考试等成绩综合起来考虑，比如说，一同学两次单元测验的成绩分别为88，90，期中的考试成绩为92，而期末的考试成绩为85，如果简单地计算这四个成绩的平均数，即将平时测验与期中、期末考试成绩同等看待，就忽视了期末考试的重要性.鉴于这种考虑，我们往往将这四个成绩分配以不同的权重。
由于10％＋10％＋30％＋50％=1，即各个权重之和为1，所以求加权平均数的式子中分母为1．下面的例子是未知权重的情况：股票A，1000股，价格10；股票B，2000股，价格15；算数平均 = (10 + 15) / 2 = 12.5；加权平均 = (10 x 1000 + 15 x 2000) / (1000 + 2000) = 13.33其实，在每一个数的权数相同的情况下，加权平均值就等于算数平均值。
加权平均和移动平均法
加权平均统计学名词．“统计初步”这部分内容中，平均数是一个非常重要而又有广泛用途的概念，在日常生活中，我们经常会听到这样一些名词：平均气温、平均降雨量、平均产量、人均年收入等；而平均分数、平均年龄、平均身高等名词更为同学们所熟悉.一般来说，平均数反映了一组数据的一般水平，利用平均数，可以从横向和纵向两个方面对事物进行分析比较，从而得出结论.例如，要想比较同一年级的两个班同学学习成绩，如果用每个班的总成绩进行比较，会由于班级人数不同，而使比较失去真正意义.但是如果用平均分数去比较，就可以把各班的平均水平呈现出来.从纵向的角度来看，可以对同一个事物在不同的时间内的情况利用平均数反映出来，例如，通过两个不同时间人均年收入来比较人们生活水平、经济发展等状况.但是，当一组数据中的某些数重复出现几次时，那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为:（10 *2+8*3+7*4+9*1）/10 = 8.1这里，7，8，9，10这四个数是射击者射中的几个不同环数，但它们出现的频数不同，分别为4，3，l，2，数据的频数越大，表明它对整组数据的平均数影响越大，实际上，频数起着权衡数据的作用，称之为权数或权重，上面的平均数称为加权平均数，不难看出，各个数据的权重之和恰为10.在加权平均数中，除了一组数据中某一个数的频数称为权重外，权重还有更广泛的含义.在评估某个同学一学期的学生成绩时，一般不只看他期末的一次成绩，而是将平时测验、期中考试等成绩综合起来考虑，比如说，一同学两次单元测验的成绩分别为88，90，期中的考试成绩为92，而期末的考试成绩为85，如果简单地计算这四个成绩的平均数，即将平时测验与期中、期末考试成绩同等看待，就忽视了期末考试的重要性.鉴于这种考虑，我们往往将这四个成绩分配以不同的权重。
由于10％＋10％＋30％＋50％=1，即各个权重之和为1，所以求加权平均数的式子中分母为1．下面的例子是未知权重的情况：股票A，1000股，价格10；股票B，2000股，价格15；算数平均 = (10 + 15) / 2 = 12.5；加权平均 = (10 x 1000 + 15 x 2000) / (1000 + 2000) = 13.33其实，在每一个数的权数相同的情况下，加权平均值就等于算数平均值。
求平均的几种方法说明
当给定一组数据或观测值后，这些数值的平均数的种类很多，常见的有算术平均数、几何平均数、调和平均数、加权算术平均数、移动平均数与指数平滑平均数等。
由于算术平均数、几何平均数、调和平均数、加权算术平均数的计算方法相对其余几种来说，比较简单，故常称这几种平均数的求法为“简单平均法”。
1.简单算术平均数简单算术平均数主要用于未分组的原始数据。
设一组数据为1X ，2X ，...，n X ，简单的算术平均数的计算公式为：()12M X X ...X /n n =+++2.几何平均数几何平均数是指n 个观察值连乘积的n 次方根。
几何平均数多用于计算平均比率和平均速度。
如：平均利率、平均发展速度、平均合格率等。
几何平均数的计算1、简单几何平均法 1N n i i G X ==∏2、加权几何平均法 11n i i N f f i i G X==∑=∏几何平均数的特点1、几何平均数受极端值的影响较算术平均数小。
2、如果变量值有负值，计算出的几何平均数就会成为负数或虚数。
3、它仅适用于具有等比或近似等比关系的数据。
4、几何平均数的对数是各变量值对数的算术平均数。
计算几何平均数应注意的问题1、变量数列中任何一个变量值不能为0，一个为0，则几何平均数为0。
2、用环比指数计算的几何平均易受最初水平和最末水平的影响。
3、几何平均法主要用于动态平均数的计算。
几何平均数的计算举例假定某地储蓄年利率（按复利计算）：5%持续1.5年，3%持续2.5年，2.2%持续1年。
请问此5年内该地平均储蓄年利率。
该地平均储蓄年利率：3.调和平均数调和平均数又称倒数平均数，是变量倒数的算术平均数的倒数。
调和平均数的计算公式 (调和平均数是给定数据的倒数之算术平均数的倒数)111n H xx n ==∑∑ （简单平均式） 111f H f fx x f==∑∑∑∑ （加权平均式） 调和平均数的特点1、调和平均数易受极端值的影响，且受极小值的影响比受极大值的影响更大。
移动平均法的解释-概述说明以及解释
移动平均法的解释-概述说明以及解释1.引言1.1 概述移动平均法是一种常用的统计分析方法，用于预测或平滑数据序列的变化趋势。
该方法通过对一定时间内的数据进行平均，得到移动平均值，并用该平均值代替原始数据中的每个观测值，以达到去除随机波动的目的。
概括地说，移动平均法是通过对过去一段时间内的数据进行加权平均来估计未来数据的走势。
在计算移动平均值时，通常会采用等权重或指数加权的方式。
等权重移动平均法将过去一段时间内的观测值平均，而指数加权移动平均法则会给予最近的观测值更大的权重，以便更好地反映最新的数据变化。
移动平均法的应用场景广泛，尤其在金融、经济学、股市分析等领域中得到了广泛的应用。
它可以用于预测股票价格的趋势、货币汇率的走势、经济指标的变化等。
然而，移动平均法也存在一定的局限性。
首先，该方法对于数据突变、震荡较大的情况下，预测结果可能不够准确。
其次，移动平均法只能对趋势进行预测，而无法对变动幅度或周期进行准确预测。
尽管如此，随着技术的不断进步和研究的深入，人们对移动平均法在各领域的应用还有很多探索。
未来，我们可以期待通过改进和创新，使移动平均法在预测和分析中发挥更大的作用。
1.2 文章结构本文将以移动平均法为主题，介绍其定义、计算方法、应用场景以及优点和局限性等内容。
文章分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将对移动平均法进行概述，简要介绍其基本概念和背景。
接着，我们将说明本文的结构以及每个部分的内容，以便读者能够清晰地理解文章的脉络和组织。
正文部分是文章的主体，将详细探讨移动平均法的定义、计算方法和应用场景。
首先，我们将给出移动平均法的准确定义，并解释其原理和基本思想。
然后，我们将详细介绍移动平均法的计算方法，包括简单移动平均法和加权移动平均法，以及它们的具体步骤和计算公式。
最后，我们将探讨移动平均法在实际中的应用场景，例如股市分析、经济预测和时间序列数据分析等领域。
结论部分将对移动平均法进行总结和评价。
时间序列预测中移动平均法的作用
时间序列预测中移动平均法的作用移动平均法是一种常用的时间序列预测方法，它通过对历史数据进行平均处理来预测未来的趋势。
该方法的作用在于通过平滑数据波动，去除数据中的随机噪声，从而更好地把握数据的长期趋势。
移动平均法的基本思想是以一定的时间窗口为单位，将窗口内的数据取平均值作为预测值。
通过不断调整时间窗口的大小，可以获取不同时间尺度下的预测结果。
在实际应用中，常用的移动平均方法有简单移动平均法、加权移动平均法和指数移动平均法等。
简单移动平均法是最基础的移动平均法之一。
它的计算方法很简单，只需要将窗口内的数据累加，然后再除以窗口大小即可得到预测值。
简单移动平均法的优点是计算简单，容易理解和使用，适用于数据波动较小的情况。
然而，它的缺点是对于数据波动较大的情况，预测结果会滞后于真实值。
为了更好地反映近期的数据变化，加权移动平均法引入了权重因子的概念。
权重因子可以根据数据的重要性进行设定，通常采用线性递减或指数递减的方式。
加权移动平均法通过对近期数据赋予更高的权重，使得预测结果更加敏感于近期的数据变化。
这样一来，加权移动平均法能够更好地适应数据波动较大的情况，提高预测的准确性。
与加权移动平均法相似，指数移动平均法也是一种常用的移动平均方法。
不同的是，指数移动平均法对历史数据的权重分配不是按照递减的方式，而是按照指数函数的方式进行分配。
指数移动平均法通过设定平滑系数来控制权重的分配，平滑系数越大，越重视近期数据的变化。
指数移动平均法的优点是能够更快地适应数据的变化，对于突发事件的处理能力较强。
移动平均法在时间序列预测中有着广泛的应用。
首先，它能够平滑数据波动，去除数据中的随机噪声，使得数据更加稳定和可靠。
其次，移动平均法能够捕捉数据的长期趋势，帮助我们了解数据的发展规律和演变趋势。
最后，移动平均法还可以用于检测数据的异常值和离群点，对于数据的异常情况进行预警和处理。
然而，移动平均法也存在一些局限性。
首先，它对于突发事件的响应能力较弱，预测结果相对滞后。
咨询师(投资)-现代咨询方法与实务、第三章第三节延伸预测法
需要最新冲刺班与模考班联系老墨第三节延伸预测法一、简单移动平均法(2010、2011、2013、2014年考点)——必考点简单移动平均法是以过去某一时期的数据算数平均值作为将来某时期预测值的一种方法。
加权移动平均法是在简单移动平均法的基础上，给不同时期的变量值赋予不同的权重来计算预测值。
(一)简单移动平均公式简单移动平均可以表达为：……(3-32)(2011年考点)简化理解：若取n=3，则上式为F t+1=1/3(x t+ x t-1+x t-2)；若令n=3，t=10，则F11=(x10+x9+ x8)/3其中：F t+1——t+1时的预测数；n——计算移动平均值时所使用的历史数据的数目，即移动时段的长度。
预测时，需要对每一个t计算出相应的F t+1。
(二)n的选择n一般在3～200之间。
(1)对于水平型数据，n值的选取较为随意；(2)如果历史序列的基本发展趋势变化不大，n应取大一点；(3)对于具有趋势性或阶跃性特点的数据，n应取较小一些；(4)如果预测目标的趋势正在不断发生变化，则n应取小一点。
(三)简单移动平均法的应用范围(2010、2013年考点)(1)只适用于短期预测，在大多数情况下只适用于以月或周为单位的近期预测。
(2)只是在处理水平型历史数据时才有效。
掌握【p92例3-7】。
【案例】四、(25分)(2011年真题)某企业主要生产A、B两种产品，近期拟投资建设生产C产品的项目，其财务基准收益率为10％。
该企业委托某工程咨询公司提供相关咨询服务。
咨询公司收集了……2010年7～12月与C产品类似的X产品的销售额数据(见表4-2)。
【问题】2．用简单移动平均法预测2011年前2个月X产品的市场销售额(n=3)。
【答案】【案例】四、(20分)(2010年真题)甲企业位于B地区，主要生产A产品。
某咨询公司接受甲企业的委托，完成了下列咨询服务工作：(1)……(2)咨询工程师采用移动平均法预测了2010～2019年A产品在B地区的销售量(见表4-2)。
excel 移动平均函数
excel 移动平均函数详解
在Excel中，移动平均是一种用于平滑时间序列数据的常见技术。
它有助于减小随时间波动的数据的波动性，使趋势更为明显。
以下是两种Excel中常用的移动平均函数：简单移动平均（SMA）和指数移动平均（EMA）。
1. 简单移动平均（SMA）
简单移动平均是最基本的移动平均方法，它是某一时间段内数据的平均值。
在Excel中，可以使用内建函数`AVERAGE`来计算简单移动平均。
假设你有一列数据，位于A列，想要计算3个时间点的简单移动平均，可以使用以下公式：
```excel
= AVERAGE(A2:A4)
```
这个公式计算A2、A3和A4单元格的平均值。
2. 指数移动平均（EMA）
指数移动平均赋予最近的数据更高的权重，相对于较早的数据。
在Excel中，可以使用内建函数`EMA`（Exponential Moving Average）来计算指数移动平均。
假设你有一列数据，位于A列，想要计算3个时间点的指数移动平均，可以使用以下公式：
```excel
= EMA(A2:A4, 3)
```
这个公式计算A2、A3和A4单元格的指数移动平均，其中3表示时间点的权重。
你可以根据需要调整权重。
需要注意的是，Excel中并没有直接提供`EMA`函数。
你可以使用其他函数来实现指数移动平均，例如使用`EMA`的递推公式。
以上只是简单的示例，实际应用中，你可能会根据数据的特点和需求选择不同的移动平均方法和参数。
在Excel中，还有其他一些函数和工具可用于更高级的时间序列分析，例如数据透视表、图表和其他统计函数。