移动平均法的基本原理,是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动,从而揭示出时间序列的长期趋势。
说
指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种
时间序列分析预测法,它是通过计算指数平滑值,配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的
加权平均。
其实这两种方法都各有优缺点,移动平均法是对每一期的预测都加入了前一期的实际结果,其主要缺点是预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动;指数平滑法的主要缺点是难以确定指数平滑系数,受主观影响较大。
所以都可以试一下,得到的结果不一定最好,但这至少是两种比较科学的工具。有兴趣可以了解一下灰关联预测,实际中应用的误差还是比较小的,但这个工具内的
数学模型却连发明者自己都无法证明。