汽车配件一次移动平均法预测

1、移动平均法的含义 ，及其步骤和优点

一、移动平均法的含义：

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。

二、步骤：

分为一次移动平均法和二次移动平均法两种。

1、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。

2、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。

三、主要特点

1、移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数N越大，对数列的修匀作用越强。

2、移动平均时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；

而当移动平均项数N为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。

3、当序列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。

4、移动平均的项数不宜过大。

(1)汽车配件一次移动平均法预测扩展资料

移动平均法在使用中存在的问题：

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。

2、你好 请问简单移动平均法预测 这道题怎么做 谁会做帮我解一下可以吗谢谢

简单移动平均法预测是长期趋势分析预测方法的一种。用简单移动平均法预测的具体步骤是：

1、选择一定的平均的时距项数K。

2、对原序列计算K项移动平均数，其计算公式为：

3、如K为奇数，则K项移动平均数即为长期趋势值；如K为偶数，则K项移动平均数再做一次2项移动平均即可得到长期趋势值。

下面根据本题，以列表的形式给出结果。

当K=3时，其3项移动平均法预测2019年1月的销量为188，答案选D。

3、在SPSS中如何用一次移动平均法求预测

建议用更专业的软件。比如eviews

4、什么是移动平均法的移动平均法的优缺点

移动平均法（moving average method）是根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测的方法。
移动平均法包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。
主要特点编辑
1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数N越大，对数列的修匀作用越强。
2. 移动平均时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数N为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。
3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。
4. 移动平均的项数不宜过大。

5、一次移动平均法怎么算啊？

就是前几期的加起来平均作为下期的预测

6、简述一次移动平均法

移动加权平均法就是每进一次货都要重新计算一次单位成本，以后发货按新的单位成本计算，而一次平均法是每月只算一次单位成本，全月的发货都按这个单位成本来计算。

7、简单移动平均法预测问题

选B126.67.
1、 简单移动平均法是指对由移动期数（移动期数是固定的）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（一般我们会事先确定一个固定的移动的期数）；
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。
2、先预测4月份的值
则，t=4，n=3，At-1=A3, At-2=A2, At-3=A1
A3=140,A2=120,A1=100
故，4月份预测值F4=（A3+A2+A1)/3=（140+120+100）/3=120
3、同理再预测5月份的值
则，t=5，n=3，At-1=A4, At-2=A3, At-3=A2
A4=120 ， A3=140,A2=120
故，5月份预测值F5=（A4+A3+A2)/3=（120+140+120）/3=126.67

简单一句话，连续的采用最近3个月的实际数（或预测数）进行连续的预测。所以，本例要先预测4月的，再预测5月的。预测4月的时候，采用的是1、2、3月这3个月的平均数。预测5月的时候，采用的是2-3-4这3个月的平均数（其中4月的是预测值）。如此连续往下预测。

8、一次移动平均法中移动跨越期N 的先取，对预测值有什么影响

一般情况下，k的取值越大，预测越不准确，因为后面的数据会因为数据不足而无法计入，但是k太小的话会增加很大的工作量。k值一般是经验所得的，我们做时得靠试值来确定。

9、什么是一次移动平均预测法？它有哪些优缺点

移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
、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
·
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，如果数据时季节性的，则权重也应是季节性的。
移动平均法
-
移动平均法的优缺点
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。

10、移动平均法和指数平滑法中,哪种提供更合适的预测

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。
说指数平滑法是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，它是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。其原理是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值的加权平均。

其实这两种方法都各有优缺点，移动平均法是对每一期的预测都加入了前一期的实际结果，其主要缺点是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；指数平滑法的主要缺点是难以确定指数平滑系数，受主观影响较大。

所以都可以试一下，得到的结果不一定最好，但这至少是两种比较科学的工具。有兴趣可以了解一下灰关联预测，实际中应用的误差还是比较小的，但这个工具内的数学模型却连发明者自己都无法证明。