一、移动平均法基本概念
移动平均法是通过计算时间序列数据中连续若干期观测值的平均数，消除短期波动，揭示长期趋势的预测方法。主要分为简单移动平均（SMA）和加权移动平均（WMA）两种类型，广泛应用于库存管理、销售预测等领域。
二、简单移动平均法例题
某电子产品2023年季度销量数据如下表所示，采用3期移动平均预测下一季度销量：
| 季度 | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| 销量 | 120 | 135 | 150 | – |
- 计算前三季度平均值：(120+135+150)/3=135
- 预测第四季度销量为135千台
三、加权移动平均法进阶应用
对近三期数据分别赋予0.2、0.3、0.5的权重：
- 近期数据权重更高
- 计算加权平均值：120×0.2 +135×0.3 +150×0.5=138
- 预测结果更接近最新趋势
四、预测分析实施步骤
- 收集历史数据序列
- 确定移动平均周期数
- 选择加权系数（WMA）
- 计算移动平均值
- 评估预测误差（如MSE）
五、典型实际应用场景
- 零售业：商品需求预测
- 金融领域：股票价格趋势分析
- 制造业：原材料库存管理
- 物流行业：运输量波动预测
六、方法优缺点分析
优势体现在计算简便、易于理解，能有效消除随机波动。但存在滞后性明显、无法处理趋势变化的局限性，适用于短期平稳数据预测。
移动平均法作为基础时间序列分析工具，在数据波动较小且趋势稳定的场景中具有实用价值。建议结合其他预测方法构建混合模型，提升复杂环境下的预测精度。
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