（一）简单移动平均法定义
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。
（二）简单移动平均公式
式中 Ft+1——t+1时的预测数；
n——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。
进行预测时，首先要对每一个t计算出相应的Ft+1，这些数据形成一个新的数据序列。经过2～3次同样的处理，将揭示出历史数据序列的变化模式。这个变化趋势较原始数据变化幅度小，也因为如此，移动平均法从方法论上分类属于平滑技术。
（三）n的选择
n的选择非常重要，这是移动平均的难点，不同n的选择对平均数有较大影响。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，应视具体情况来决定。
n一般在3～200，不存在一个确定时期n值的规则，要根据序列长度和预测目标情况来确定。如果水平型数据，n值的选取较为随意；如果历史序列的基本发展趋势变化不大，n值取大一点。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，为了使移动平均值更能反映目前的发展变化趋势，n应选小一点。
（四）简单移动平均法的适用范围及优缺点
1.移动平均法的适用范围
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。对原始数据进行预处理是简单移动平均法的另一个主要用途，用以消除数据中的异常因素或除去数据中的周期变动成分。
2.移动平均法的优缺点
移动平均法的主要优点是简单易行，容易掌握。
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2-6】 某商场2014年1～12月洗衣机销售量见表2-11，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为（ ）台。（n=3）
A.132 B.134 C.136 D.137
表2-11 洗衣机销售量
【解答】
采用3个月移动平均法，下一年1月洗衣机销售量预测：(www.xing528.com)
Q1=（x10+x11+x12）/3=（57+48+39）/3=48（台）
2月洗衣机销售量预测：
Q2=（x11+x12+Q1）/3=（48+390+48）/3=45（台）
3月洗衣机销售量预测：
Q3=（x12+Q1+Q2）/3=（39+48+45）/3=44（台）
于是，第一季度洗衣机销售量预测为
Q=Q1+Q2+Q3=48+45+44=137（台）。
【答案】 D
【例2-7】 接例2-6，为了使预测更符合当前的发展趋势，将不同时期的序列给予不同的权重，如对预测的前一期、前二期和前三期分别赋予3、2和1的权重，则下一年第一季度该商场洗衣机销售量为（ ）台。（n=3）
A.132 B.136 C.137 D.142
【解答】 1月洗衣机销售量预测：
Q1=（x10+2x11+3x12）/6=（57+2×48+3×39）/6=45（台）
2月洗衣机销售量预测：
Q2=（x11+2x12+3Q1）/6=（48+2×39+3×45）/6=43.5（台）
3月洗衣机销售量预测：
Q3=（x12+2Q1+3Q2）/6=（39+2×45+3×43.5）/6=43.25（台）
于是，下一年第一季度洗衣机销售量预测为
Q=Q1+Q2+Q3=45+43.5+43.25≈132（台）。
【答案】 A
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