一、什么是加权移动平均？
加权移动平均（Weighted Moving Average, WMA）是一种时间序列预测方法，通过为不同时期的数据分配权重，更精准地反映近期趋势。与传统移动平均相比，WMA赋予近期数据更高的权重，减少历史数据对预测结果的干扰。
例如，一个3期WMA的权重分配可能为：
- 最近一期：50%
- 前第二期：30%
- 前第三期：20%
二、加权移动平均在库存预测中的优势
企业库存预测需要平衡供需波动，WMA在此场景下的核心价值包括：
- 动态响应需求变化，减少滞销风险
- 通过权重调节突出季节性因素
- 降低极端值对预测的影响
某零售企业应用WMA后，库存周转率提升18%，验证了其有效性。
三、企业如何实施加权移动平均模型
实施流程可分为三步：
- 数据清洗：去除异常销售记录
- 权重设定：根据产品生命周期动态调整
- 模型验证：通过历史数据回测准确率
| 时间周期 | 权重占比 |
|---|---|
| 最近7天 | 60% |
| 8-15天 | 30% |
| 15天前 | 10% |
四、实际案例分析
某快消品企业通过WMA重构预测系统：
- 库存积压减少42%
- 缺货率从15%降至6%
- 预测准确率提高至89%
五、局限性及改进建议
尽管WMA效果显著，但仍需注意：
- 不适用于非线性需求波动场景
- 权重设置依赖人工经验
建议结合机器学习算法构建混合模型，例如将WMA与LSTM神经网络结合使用。
加权移动平均通过智能化的权重分配机制，为企业库存管理提供数据驱动的决策支持。在实施过程中需注意动态调整参数，并与业务场景深度结合，方能最大化降低库存成本，提升供应链韧性。
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