移动平均法的优缺点是什么？

例：某企业 1 月～11 月份的销售收入时间序列如表 1 示。试用一次简单滑动平均法预测第 12 月份的销售收入。

计算结果表明，N = 4 时，预测的标准误差较小，所以选取N = 4 。预测第12 月份的销售收入为993.6。

计算的Matlab 程序如下：

clc,clear

y=[533.8?574.6?606.9?649.8?705.1?772.0?816.4?892.7?963.9?1015.1 1102.7];

m=length(y);

n=[4,5]; %n?为移动平均的项数

for i=1:length(n)

%由于n 的取值不同，yhat?的长度不一致，下面使用了细胞数组

for?j=1:m-n(i)+1

yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i);?

end?

y12(i)=yhat{i}(end);

?s(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));

end?

y12,s

简单移动平均法只适合做近期预测，而且是预测目标的发展趋势变化不大的情况。

如果目标的发展趋势存在其它的变化，采用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差和滞后。

移动平均法简介：

移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数， 以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析、预测序列的长期趋势。

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