​简单移动平均法公式(简单移动平均法例题)

简单移动平均法公式(简单移动平均法例题)

简单移动平均法（Simple Moving Average，SMA）是一种常用的统计工具，用于分析时间序列数据的趋势。其计算 *** 是在一定时间段内，将各个数据点的值相加，然后除以时间段的长度。这样可以平滑数据，减少噪音的影响，更好地识别趋势。SMA常用于金融分析、市场预测、股票交易等领域，因其简单易懂且具有一定的预测能力而备受青睐。接下来，我们将介绍SMA的具体公式及其应用范围，以帮助读者更好地理解和运用这一强大的工具。

1、excel 移动平均标准误差计算公式？

1.计算，需要的数据包括第T周期的数据，第T减N期的数据。第T减1周期的移动平均值。N是分段数据点数或者序时项数。前期的移动平均加上前期的数据与序时项数的商。

2移动平均数的个数等于原始时间序列的个数减去序时项数加1.采用这种办法每个周期数据所用的次数不同，两头的数据用了一次，越靠近中间的数据被采用的次数越多。

注意点

1 越靠近中间的数据在预测中所起到的作用越大，越靠近两端的数据所起的作用越小，但是每个数据被采用的次数均不会超过N值

2 采用数值，当N值越大，信息的损失越来越多，但是能够消除偶然因素的干扰。反映变化的灵敏度低；当N的取值较小的时候，信息损失的越少，反映变化的灵敏度高

3 计算原则，如果数据没有明显的周期变动或者线性下降的趋势，可以直接用当前的移动平均数代替后一期的预测值。但是实际数随着时间发生推移变化，依次移动平均值总是落后于实际数据的变化存在着滞后偏差，N的取值越大滞后偏差越大。

4 直接使用一次移动平均值序列做预测，当预测对象有明显的上升趋势会使得预测值偏低，反之当预测对象有明显的下降趋势会使得预测结果偏高。在这种情况下需要进行二次二次移动平均法进行计算。

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2、移正平均预测 *** 的计算公式？

优质回答1：

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 *** 。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。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：简单移动平均和加权移动平均。 还分为一次移动平均法和二次移动平均法两种。 一、简单移动平均法 简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下： ft=(at-1+at-2+at-3+…+at-n)/n 式中，ft--对下一期的预测值； n--移动平均的时期个数； at-1--前期实际值； at-2,at-3和at-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。 二、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相等的权重。其原理是：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。 加权移动平均法的计算公式如下： ft=w1at-1+w2at-2+w3at-3+…+wnat-n 式中，w1--第t-1期实际销售额的权重； w2--第t-2期实际销售额的权重； wn--第t-n期实际销售额的权重； n--预测的时期数； w1+ w2+…+ wn=1 在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。经验法和试算法是选择权重的最简单的 *** 。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。但是，如果数据时季节性的，则权重也应是季节性的。 使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。但移动平均法运用时也存在着如下问题： 1、 加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感； 2、 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； 3、 移动平均法要由大量的过去数据的记录。 4、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。 移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。 移动平均法的特点： 1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数n越大，对数列的修匀作用越强。 2. 移动平均时距项数n为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数n为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。 3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数n应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数n应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。 4. 移动平均的项数不宜过大。 @统计中的移动法规则： 统计中的移动平均法则对动态数列的修匀的一种 *** ，是将动态数列的时距扩大。所不同 的是采用逐期推移简单的算术平均法，计算出扩大时距的各个平均是，这一些列的推移的序时平均数就形成了一个新的数列，通过移动平均，现象短期不规则变动的影响被消 除如果扩大的时距能与现象周期波动的时距相一致或为其倍数，就能进一步削弱季节变动和循环变动的影响，更好的反应现象发展的基本趋势。

优质回答2：

移正平均预测 *** （MA）是常用的时间序列分析预测 *** 之一，可用于对未来趋势的预测。其计算公式如下：

MA_t = (D_t-1 + D_t-2 + ... + D_t-n) / n

其中，MA_t表示预测值，D_t-1至D_t-n表示过去n个时间点的实际数据值，n为选取的时间跨度。通过这个公式，预测值是由过去一段时间的实际数据的算术平均数得出的。

需要注意的是，移正平均预测 *** 的准确性和可靠性取决于选取的时间跨度和数据的稳定性。在实际应用中，需要根据具体情况选取合适的时间跨度和检验数据的可靠性，才能得到准确的预测结果。

优质回答3：

是：F_t=m+(a*(D_t-m)),其中m为历史数据的移动平均值，D_t为本期的实际值，a为平滑系数，其取值范围为0到1之间。

这个公式的作用是根据历史数据的趋势和本期的实际情况来预测未来的数值。

它的核心思想是近期数据对未来的影响更大，而远期数据对未来的影响更小。

在实际应用中，平滑系数的取值会根据具体情况而不同，通常需要通过实践经验和模型调试来确定最优取值。优质回答4：

该 *** 的计算公式如下: EMA(t)= α * P(t)+(1-α)* EMA(t-1) 其中,EMA(t)表示在时间t的指数移动平均值,P(t)表示在时间t的实际观测值,α表示平滑系数,通常取值为0.1到0.3之间。

3、移动平均法的含义。及其步骤和优点？

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 *** 。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。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：简单移动平均和加权移动平均。

移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的 *** 。因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。

移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。

一、简单移动平均法

简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公式如下： Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中，

Ft--对下一期的预测值；

n--移动平均的时期个数；

At-1--前期实际值；

At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。

二、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同的权重。其原理是：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。 加权移动平均法的计算公式如下：

Ft=w1At-1+w2At-2+w3At-3+…+wnAt-n式中，

w1--第t-1期实际销售额的权重；

w2--第t-2期实际销售额的权重；

wn--第t-n期实际销售额的权重；

n--预测的时期数；w1+ w2+…+ wn=1

优缺点：1、 加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感；

2、 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；

3、 移动平均法要由大量的过去数据的记录。