精通移动平均法的高效应用技巧

移动平均技术是在算术平均数的基础上发展而来，其基本思想是：根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的平均值，相当于对时间序列作简单平滑处理，从而更好地反映时间序列数据的长期趋势。对于受周期波动、随机波动影响而起伏较大、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和趋势。

【例9-8】　图9-21①显示了龙脊山集团公司近三年的销售数据。现需要通过近三年的历史数据来预测2018年7月的销售额。其操作方法如下。

图9-21　移动平均预测

Step 1：点击【数据】/【数据分析】→在弹出的对话框中，选择【移动平均】分析工具→单击【确定】（图9-21②）。

Step 2：在【移动平均】对话框里设置各种参数。在“输入区域”选择数据区B1:B43；勾选“标志位于第一行”复选框；“间隔”设置为2，为移动平均的项数；在“输出区域”选择单元格C2；勾选“图表输出”和“标准误差”复选框（图9-21③）→单击【确定】按钮。(www.xing528.com)

由于T+1期的预测值就是T期的移动平均值，7月份的销售额即6月的移动平均值。从输出结果可以预测出7月的销售额1 939 285.8，如图9-22所示。

图9-22　移动平均趋势图与预测结果

注意：

①移动平均预测中，间隔值N的影响很大。我们在预测时，希望预测模型平滑能力强，以便消除干扰；预测值对数据的变化反应灵敏，预测结果不过于滞后。但二者常相互矛盾。

②在平均预测时，在时间序列变化稳定时，选取较大的N值；反之，则选择较小的N值。实际预测时，通过试算法，选取不同N值进行计算，以选择误差较小的N进行预测。