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文档简介

移动平均法 2019 10 20 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 2 2020 1 8 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 3 2020 1 8 简单移动平均 预测值等于前N期数据的平均值 4 2020 1 8 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 5 2020 1 8 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 6 2020 1 8 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 7 2020 1 8 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 8 2020 1 8 N为偶数 9 2020 1 8 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 10 2020 1 8 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来更高
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