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autoregressive moving average process是移動平均法,是用一組zui近的實際數據值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求量、公司產能等的一種常用方法。

移動平均法適用于即期預測。當產品需求既不快速增長也不快速下降,且不存在季節性因素時,移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動,是非 常有用的。移動平均法根據預測時使用的各元素的權重不同,可以分為:簡單移動平均和加權移動平均。掃碼咨詢

特點:

1. 移動平均對原序列有修勻或平滑的作用,使得原序列的上下波動被削弱了,而且平均的時距項數N越大,對數列的修勻作用越強。  

2. 移動平均時距項數N為奇數時,只需一次移動平均,其移動平均值作為移動平均項數的中間一期的趨勢代表值;而當移動平均項數N為偶數時,移動平均值代表的是這偶數項的中間位置的水平,無法對正某一時期,則需要在進行一次相臨兩項平均值的移動平均,這才能使平均值對正某一時期,這稱為移正平均,也成為中心化的移動平均數。

3. 當序列包含季節變動時,移動平均時距項數N應與季節變動長度一致,才能消除其季節變動;若序列包含周期變動時,平均時距項數N應和周期長度基本一致,才能較好的消除周期波動。【資料下載】點擊下載融躍教育FRM考試公式表

4. 移動平均的項數不宜過大。

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