移动平均法案例

移动平均法案例移动平均法。该方法是根据时间数列的各期数值作出非直线长期趋势线的一种比较简单的方法，连续地求其平均值，再计算相邻两期平均值的变动趋势，然后计算平均发展趋势，进行预测。例某公司1997年1～12月销售额的统计资料如表7-1所示，用移动平均法预测1998年1月的销售额。表单位：万元变动趋势四期平均月份销售额五期平均数发展趋势133234337+434++541644++750++846+947++1052+114512551998年1月份第一步，计算相邻五个月的销售额平均数(按多少期计算平均数，要根据具体情况而定，期数...

移动平均法。该方法是根据时间数列的各期数值作出非直线长期趋势线的一种比较简单的方法，连续地求其平均值，再计算相邻两期平均值的变动趋势，然后计算平均发展趋势，进行预测。例某公司1997年1～12月销售额的统计资料如表 7-1所示，用移动平均法预测1998年1月的销售额。表单位：万元变动趋势四期平均月份销售额五期平均数发展趋势133234337+434++541644++750++846+947++1052+114512551998年1月份第一步，计算相邻五个月的销售额平均数(按多少期计算平均数，要根据具体情况而定，期数少，则反映波动比较灵敏，但预测误差大；期数多，则反映波动平滑，预测较为精确)。如1～5月销售额的平均值为：3334373441X35.8依次类推：求出X,X,X,...,X,并填入表中。152348第二步，计算相邻两个平均值的差，该差称为平均值的变动趋势，如X1与X2之差为：38—＝依此类推，计算变动趋势值，填入表中。第三步，计算相邻四期变化趋势之平均值，称为四期平均发展趋势，如前四期变动趋势的平均值为：+++÷4=依此类推，将数字填人表中。第四步，预测1998年1月的销售额，最后5个月的平均月销售额为49万元，加上最后一期平均发展趋势万元，所以1998年1月的预测值为：49+3ⅹ＝(万元)(其中3ⅹ，是因为预测期距平均月销售额为3个月，所以需要乘以3)。季节性波动分析。当产品的市场需求呈明显的季节性波动时，用平均法进行销售预测就不能正确地反映销售量的波动。要用计算季节指数的办法来预测季节性波动。例某地区涤棉府绸三年内各个季节的市场销售量如表所示。从表中很明显地可以看出，涤棉府绸的销售量淡季与旺季相差近一倍左右。如果简单地用移动平均来预测某一个季节的市场需要，就不符合实际情况，这就可以用季节指数进行预测。其计算方法如下：表单位：万米199619971998三年合计春（第一季度）112110127349夏（第二季度）172170198540秋（第二季度）212232234678冬（第四季度）128144129401年总需求量6246566881968某年各季节平均需要量=当年市场销售量/4某季市场需求量=某季节的市场销售量/当年各季度平均销售量ⅹ100%624如1996年春季的季度指数为：112100%71.79%4以此类推，计算各年各季的季节指数，然后计算各季的平均季节指数，亦分别列入表中。表单位：万米199619971998平均季度指数%%%(%)第一季度71第二季度110第三季度138第四季度82利用季节指数就可以对某季节的市场需要量进行预测，现预计1999年全年市场对涤棉府绸需要量是720万米，各个季节的市场需要量可以用上述季节指数进行预测。年需求量某季度预测需求量平均季节指数411999年春季：72071%128(万米)411999年夏季：720110%198(万米)411999年秋季：720138%248(万米)411999年冬季：72082%148(万米)4

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