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二次移动平均法

  	      	      	    	    	      	    

二次移动平均法(double moving average)

目录

什么是二次移动平均法

  二次移动平均法,是对一次移动平均数再进行第二次移动平均,再以一次移动平均值和二次移动平均值为基础建立预测模型,计算预测值的方法。

  如上所述,运用一次移动平均法求得的移动平均值,存在滞后偏差。特别是在时间序列数据呈现线性趋势时,移动平均值总是落后于观察值数据的变化。二次移动平均法,正是要纠正这一滞后偏差,建立预测目标的线性时间关系数学模型,求得预测值。二次移动平均预测法解决了预测值滞后于实际观察值的矛盾,适用于有明显趋势变动的市场现象时间序列的预测, 同时它还保留了一次移动平均法的优点。二次移动平均法适用于时间序列,呈现线性趋势变化的预测。

二次移动平均值的公式

  二次移动平均值的公式为:

  M_t^{(1)}=\frac{Y_t+Y_{t-1}+\ldots+Y_{t-n+1}}{n}

  M_t^{(2)}=\frac{M_t^{(1)}+M^{(1)}_{t-1}+\ldots+M^{(1)}_{t-n+1}}{n}

  Yt:时间序列中期观察值

  式中:M_t^{(1)}第t期的一次移动平均值;

  M_t^{(2)}第t期的二次移动平均值;

  n计算移动平均值的跨越期。

  二次移动平均预测法的预测模型为:

  Y_{t+T}=a_t+b_{t}\cdot T   (1)

  式中,

  a_t=2M^{(1)}_t-M^{(2)}_t

  b_t=\frac{2}{n-1}(M^{(1)}_t-M^{(2)}_t)

  T:由t期向后推移的期望。

  式中的M^{(1)}_t是指计算得出的一次移动平均数序列中的最后一个一次移动平均数。

  式中的M^{(2)}_t是指计算得出的二次移动平均数序列中的最后一个二次移动平均数。