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第二章
市场需求预测
与预测支持系统


 
 
  6.1 功能结构
  6.2 逻辑结构

   
  相关参阅:
 
2.3 趋势平均法


  趋势平均法又称趋势移动平均法。它的主要优点是考虑时间序列发展趋势,使预测结果能更好地符合实际。根据对准确程度要求不同,  可选择一次或二次移动平均值来进行预测。 首先是分别移动计算相邻数期的平均值,其次确定变动趋势和趋势平均值,最后以最近期的平均值加趋势平均值与距离预测时间的期数的乘积,即得预测值。
  值得注意得是,趋势移动平均法中的第一次移动平均与简单移动平均法不同, 同样是第 t 期的移动平均值,趋势移动平均法是求第 t 期实际值到第 t - n + 1 期之和的平均值,而简单移动平均法是求第 t - 1 项实际值到第 t - n 期之和的平均值。  在实际运用过程中,千万不能混淆。

  趋势移动平均法以最近实际值的一次移动平均值起点,以二次移动平均值估计趋势变化的斜率,建立预测模型,即:


式中, ―― 预测直线的截距;

      ―― 预测直线的斜率;

    n ―― 每次移动平均的长度;

    t ―― 期数。

趋势移动平均法的预测模型为:

式中, k ―― 趋势预测期数;

   ―― 第 t k 期预测值。

  例 2-2 ,承例2-1 ,取 n = 5 ,计算出二次移动平均值如表2-3 所示。试用趋势平均法求第 13 期的预测值。

表2-3 产品销售额及移动平均值

月份

时期 t

实际销售额

一次移动平均
n = 5 )

二次移动平均
n = 5 )

1

1

1024

 

 

2

2

1040

 

 

3

3

1052

 

 

4

4

1056

 

 

5

5

1060

1046.40

 

6

6

1044

1050.40

 

7

7

1064

1055.20

 

8

8

1072

1059.20

 

9

9

1080

1064.00

1055.04

10

10

1088

1069.60

1059.68

11

11

1096

1080.00

1065.60

12

12

1092

1085.60

1071.68

次年 1 月

13

解:取 t = 12 ,则 分别为 1085.60 和 1071.68 。
  
  
  

 
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