移动平均法

移动平均法

移动平均法是 用一组最近的实际数据值 来预测 未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。

移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。

方法分类

移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：

• 简单移动平均
• 加权移动平均。

简单移动平均

简单移动平均的各元素的权重都相等

F(t) = 对下一期的预测值
N = 移动平均的时期个数

$$F_t=(A_t{-}_1+A_t{-}_2+A_t{-}_3+...+A_t{-}_n)/n$$

缺点

1. 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；
2. 移动平均法要由大量的过去数据的记录
3. 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。

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
• 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。

$$F_t=w_1{A}_t{-}_1+w_2{A}_t{-}_2+w_3{A}_t{-}_3+...+w_n{A}_t{-}_n$$