延伸预测法(移动平均、指数平滑)
1.简单移动平均法
简单移动平均法原理是对过去若干历史数据求算术平均数,并把算术平均数作为以后时期的预测值。
(1)n的选择:
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。
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。(n的值一般在3-200之间。)
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。
(2)简单移动平均法的特点:
优点:简单易行,容易掌握。
缺点:只是在处理水平型历史数据时才有效,在现实经济生活中,历史数据的类型远比水平型复杂,这就限制了移动平均法的应用范围。
……
小案例:
W厂生产A产品。鉴于目前的市场态势,该厂拟调整2007年二季度的生产计划。为此,委托Y咨询公司对该厂所在地区的A产品的销售量进行预测。Y公司根据本公司目前仅有的行业统计信息库,统计了W厂所在地区2006年10月-2007年3月的A产品销售量,见表2-1。
问题:
2.采用一次指数平滑法,预测该地区2007年4月的A产品销售量(平滑系数取0.3,初始值取前3个观测值的平均值)。
表2-1 W厂所在地区A产品销售量 (单位:万台) | ||||||
时间 |
2006年10月 |
2006年11月 |
2006年12月 |
2007年1月 |
2007年2月 |
2007年3月 |
销售量 |
5.54 |
5.75 |
5.59 |
5.33 |
6.06 |
6.57 |
参考答案:
2.(1)初始平滑值F0=(5.54+5.75+5.59)/3=5.627
(2)由指数平滑法公式得出:
F1=0.3×5.54+(1-0.3)×5.627=5.601
F2=0.3×5.75+(1-0.3)×5.601=5.646
F3=0.3×5.59+(1-0.3)×5.646=5.629
F4=0.3×5.33+(1-0.3)×5.629=5.539
F5=0.3×6.06+(1-0.3)×5.539=5.695
F6=0.3×6.57+(1-0.3)×5.695=5.958
又因为x7 '=F6,
所以:2007年4月的A产品销售量为5.96万台。