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文档简介

移动平均法,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） 加权移动平均 移动平均比率法,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； 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,存在的问题,1、 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
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