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七、简单移动平均法
简单移动平均法是以过去某一段时期的数据平均值作为将来某时期预测值的一种方法。该方法按对过去若干历史数据求算术平均数，并把该数据作为以后时期的预测值。
(一)简单移动平均公式
简单移动平均可以表述为：
其中：Ft+1是t+l时的预测数
n是在计算移动平均值时所使用的历史数据的数目，即移动时段的长度 为了进行预测，需要对每一个t计算出相应的Ft+1,所有计算得出的数据形成一个新的数据序列。经过两到三次同样的处理，历史数据序列的变化模式将会被揭示出来。这个变化趋势较原始数据变化幅度小,因此，移动平均法从方法论上分类属于平滑技术。
(二)n的选择
采用移动平均法进行预测，用来求平均数的时期数n的选择非常重要。这也是移动平均的难点。事实上，不同n的选择对所计算的平均数是有较大影响的。n值越小，表明对近期观测值预测的作用越重视，预测值对数据变化的反应速度也越快，但预测的修匀程度较低，估计值的精度也可能降低。反之，n值越大，预测值的修匀程度越高，但对数据变化的反映程度较慢。因此，n值的选择无法二者兼顾，应视具体情况而定。
不存在一个确定时期n值的规则。n一般在3—200之间，视序列长度和预测目标情况而定。一般对水平型数据，n值的选取较为随意;一般情况下，如果考虑到历史序列的基本发展趋势变化不大，则n应取大一点。对于具有趋势性或阶跃型特点的数据，为提高预测值对数据变化的反应速度，减少预测误差，n值取较小一些。如果预测目标的趋势正在不断发生变化，则n应选小一点，以使移动平均值更能反映目前的发展变化趋势。
(三)简单移动平均的应用范围
移动平均法只适用于短期预测，在大多数情况下只用于以月度或周为单位的近期预测。简单移动平均法的另外一个主要用途是对原始数据进行预处理，以消除数据中的异常因素或除去数据中的周期变动成分。
移动平均法的主要优点是简单易行，容易掌握。其缺点是：只是在;处理水平型历史数据时才有效，每计算一次移动平均需要最近的n个观测值。而在现实经济生活中，历史数据的类型远比水平型复杂，这就大大限制了移动平均法的应用范围。
[例]洗衣机销售量预测。某商场某年1—12月洗衣机销售量如表2—9所示，请用简单移动平均法预测下一年第一季度该商场洗衣机销售量(n=3)。
移动平均法计算表
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月份
|
序号(t)
|
实际销售量xt(台)
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3个月移动平均预测
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1
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1
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53
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2
|
2
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46
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3
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3
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28
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（责任编辑：中大编辑）
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