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延伸预测法(移动平均、指数平滑)

1.简单移动平均法

简单移动平均法原理是对过去若干历史数据求算术平均数，并把算术平均数作为以后时期的预测值。

(2)简单移动平均法的特点：

优点：

简单易行，容易掌握。

缺点：

只是在处理水平型历史数据时才有效，在现实经济生活中，历史数据的类型远比水平型复杂，这就限制了移动平均法的应用范围。

6.指数平滑法

对时间序列X1、X2、X3……，xt，一次平滑指数公式为：

Ft=αxt+(1-α)Ft-1

式中：α是平滑系数，0<α<1;

xt是历史数据序列x在t时的观测值;(实际上是前一观测值和当前观测值之间的权重。)

Ft和Ft-1是t时和t-1时的平滑值。

预测模型：

X′t+1=Ft

(1)α值的确定：

观测值呈较稳定的水平发展，α值取0.1—0.3之间;

观测值波动较大时，α值取0.3—0.5之间;

观测值呈波动很大时，α值取0.5—0.8之间。

Ft=αxt+(1-α)Ft-1

(2)初始值F0的确定：

当时间序列期数在20个以上时，初始值F0对预测结果的影响很小，可用第一期的观测值代替，即F0=X1;

当时间序列期数在20个以下时，初始值F0对预测结果有一定影响，可取前3—5个观测值的平均值代替，如：

F0=(x1+x2+x3)/3

(3)适用：

一次指数平滑法适用于市场观测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下近期或短期的预测。

小提示：指数平滑法的思路

(1)明确样本数量，求得F0;

(2)寻找到α，并列式：F1=αx1+(1-α)F0;

(3)依次细心计算到需要的Fn，且Fn=xn+1。

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（责任编辑：gx）

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