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单纯移动平均法是指将事件过去若干相关期发生的实际观察值,按时间序列排列,然后,由远而近按一定的跨越期数一组一组地逐一地求得其算术平均值,将每一次计算的平均值向下移动—个时间单位,即可直接作为下一个时间单位(期)的预测值。
其计算公式是:
式中:
yt第t期的移动平均值,直接作为t+1期的预测值;
t——观察期(资料规的序列数;
si——第i期的实际观察值;
n——跨越期数,也叫移动资料期数。
跨越期数n如何确定?一般地说,应取同预测期相邻且有密切关系的若干期。通常,当资料数据的波动较大时,n应取小一点,反之,n可以取小一点。
当需要连续计算多组移动平均值时、且所取跨越期数又较多时,对上式加以改写将带来许多方便。
我们将上式展开:
则
于是,也可以如下算式:
这样,如果我们已经求得了前一期的移动平均值;便可很方便地求得后一期的移动平均值。反之,也可利用后一期的移动平均值去求前一期的移动平均值。
某企业过去12个月的实际销售额如表所示,假设计算所用跨越期数为n=5,现计算各个移动平均值,并作预测。
首先,计算5月份的移动平均值
(万元)
其余类推,便可求得5-12月的移动平均值。将这些移动平均值分别向下移动一个时间单位(月),即可求得下一个时间单位(月)的预测值。如表所示。例如,第12个月的预测销售额为85万元。第13个月的预测销售额为89万元。
另外,这种方法是以实际观察值为依据,因而,只能用于实际观察值序列的紧后期,而无法预测相隔若干期后的事件;还有,这种方法所求得的预测值受所取跨越期数的影响,如上例中,若取跨越期数n=8,第13个月的预测销售额就成为82.5万元,而不再是89万元了。
单纯移动平均法的优点是简单易行,且可在一定程度上消除某些偶然因素的影响。
但它也存在着比较明显的缺点:由于这种方法直接将第t期的移动平均值作为第t-1期的预测值,因而当实际观察值的时间序列具有明显的变化趋势时,预测值就会出现滞后于这种趋势的现象(如上例);