一、移动平均法
1.一次移动平均法
公式：
预测标准误差:
本质：用前N次数据预测t+1期的数据
规律：如果实际数据波动较大，N值越大，预测到的数据波动越小
注意：一般不适用于波动较大的数据。用一次移动平均法，预测一期数据比较准确，不能预测多期数据
2.二次移动平均法
本质：对一次移动平均法再求均值，根据一次型函数进行预测
使用条件：数据线性变化
公式演算：
其中a、b值为
预测时直接套公式即可！
二、指数平滑法
特点：比较移动平均法，一次移动平均法认为最近N期数据对未来值的影响相同，加权为1/N；二次及以上的权数比较复杂，但都是符合两端权数大，中间权数小的原则。对于预测来说，数据对未来值的影响一般随着时间间隔变大而递减。合理的做法是依据时间间隔进行加权平均。
适用：简单时间序列分析和中短期预测
1、一次指数平滑法
公式：
可见公式较简单
因为权重为：
为指数形式，故叫做指数平移法
实质：新预测值是根据预测误差对原预测值进行修正而得到的
加权系数的选择
- 观测值波动较小，α取0.1到0.5
- 观测值波动较大，α取0.6到0.8
注：多取几个，选择误差最小的的值
初始预测值的选择，一般以最近几期的观测值为初始值
2、二次指数平滑法
出现原因：一次指数平滑法在对时间序列呈现直线趋势时，存在明显滞后偏差
原理：根据滞后偏差的规律建立直线趋势模型
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