简单移动平均算例 周次 需求 3周9周 800 1400 1000 1500 1067 23456789012345 1500 1300 1300 1333 1800 1433 1700 1533 1300 1600 1700 1600 1367 1700 1567 1467 1500 1567 1500 2300 1633 1556 2300 1833 1644 2000 2033 1733
简单移动平均算例 周次 需求 3周 9周 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 800 1400 1000 1500 1500 1300 1800 1700 1300 1700 1700 1500 2300 2300 2000 1067 1300 1333 1433 1533 1600 1600 1567 1567 1633 1833 2033 1367 1467 1500 1556 1644 1733
加权移动平均法 简单移动平均的各元素权重都相等,而加权移动平均 的权重值可以不同。当然,其权重之和必须等于1。 权重的选择: 经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而 言,最近期的数据最能预示未来的情况,因而其权重 应大些。但是,其数据是季节性的,故权重也应是季 节性的,一般对季节性产品季节权重系数要大。由于 加权移动平均能区别对待历史数据,因而在这方面要 优于简单移动平均
加权移动平均法 简单移动平均的各元素权重都相等，而加权移动平均 的权重值可以不同。当然，其权重之和必须等于1。 权重的选择： 经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而 言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而其权重 应大些。但是，其数据是季节性的，故权重也应是季 节性的，一般对季节性产品季节权重系数要大。由于 加权移动平均能区别对待历史数据，因而在这方面要 优于简单移动平均
加权移动平均法公式及算例 计算公式F=141+12412+413+…+14 们>>3> 2、w"3第t1,t2,t-3期实际销售额的权重 计算实例一家百货店发现在某4个月的期间内,其最佳 预测结果由当月实际销售额的40%,倒数第2 个月销售额的30%,倒数第3个月的20%和倒 数第4个月的10%,其四个月的销售额分别为 10090,10595。第五个月的预测值为 F5=0.40×95+0.30×105+0.20×900.10×100 97.5
加权移动平均法公式及算例 Ft = w1 At−1 + w2 At−2 + w3 At−3 ++ wn At−n =1 n i wi 计算公式 w1、w2、w3 第t-1,t-2,t-3期实际销售额的权重 w1 w2 w3 计算实例 一家百货店发现在某4个月的期间内，其最佳 预测结果由当月实际销售额的40%，倒数第2 个月销售额的30%，倒数第3个月的20%和倒 数第4个月的10%，其四个月的销售额分别为 100,90,105,95。第五个月的预测值为 97.5 5 0.40 95 0.30 105 0.20 900.10 100 = F = + +
指数平滑法 前两种预测方法(简单移动平均和加权移动平均)中,一个主 要的问题是必须有大量连续的历史数据。随着模型中新数据的 增添及过期数据的剔除,新的预测结果就可以预测出来。有的 情况下,最近期的情况远比较早期的更能预测未来。假设越远 当期其重要性就越低,如果这一前提正确,则指数平滑法就是 逻辑性最强且最为简单的方法。 单一指数平滑的公式为: S1=S1+a(x1-S) S1第t堋和第t-1期的指数平滑预测值 X-1第t1期的实际需求;a平滑常数
指数平滑法 前两种预测方法（简单移动平均和加权移动平均）中，一个主 要的问题是必须有大量连续的历史数据。随着模型中新数据的 增添及过期数据的剔除，新的预测结果就可以预测出来。有的 情况下，最近期的情况远比较早期的更能预测未来。假设越远 当期其重要性就越低，如果这一前提正确，则指数平滑法就是 逻辑性最强且最为简单的方法。 ( ) St = St−1 + Xt−1 − St−1 St 、St−1 Xt−1 第t期和第t-1期的指数平滑预测值； 第t-1期的实际需求； 平滑常数。 单一指数平滑的公式为：
指数平滑法 假定一组时间序列X1.X2X S1=c+a(1-a)X1-1+.+a(1-a)So 之所以称之为指数平滑是因为毎靠前一期其权重就降低 1-a。例如,设α=0.05,则各个时期的权重如下所示 权重因子 最近期的权重=×(1-a)0 0.0500 次近期的权重=α×(1-a)1 0.0475 再次近期的权重=α×(1-a)2 0.0451 再次近期的权重=α×(1-α)3 0.0429
指数平滑法 之所以称之为指数平滑是因为每靠前一期其权重就降低 1- 。例如，设=0.05，则各个时期的权重如下所示 最近期的权重= （1- ）0 0.0500 次近期的权重= （1- ）1 0.0475 再次近期的权重= （1- ）2 0.0451 再次近期的权重= （1- ）3 0.0429 权重因子 假定一组时间序列 X1, X 2, , Xt S X 1 X 1 1 S0 t t = t +（ −） t − ++（ −）