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什么是移动平均法？
移动平均法是使用一组最近的实际数据来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司能力等的常用方法。 移动平均法适用于即期预测。 移动平均法在产品需求不快速增加或快速减少，不存在季节性因素的情况下，能有效消除预测的随机波动，非常有用。 移动平均法根据用于预测各要素的权重而不同
移动平均法是一种简单、平滑的预测技术，其基本思想是基于时间序列数据逐项推移，依次计算包含一定项目数的时间序列平均值以反映长期趋势的方法。 因此，当时间序列数值受周期波动和随机波动的影响，波动较大，难以显示事件发展趋势时，采用移动平均法消除这些因素的影响，显示事件的发展方向和趋势，即趋势线，通过趋势线分析预测时间序列的长期趋势
移动平均法的种类
移动平均法可以分为简单移动平均和加权移动平均。
一、简单移动平均法
简单移动平均各要素的权重都相等。 简单的移动平均的计算公式为ft=(at-1 at-2 at-3 … at-n )/n式，
ft下一期的预测值；
n移动平均期间数；
at-1前期实际值；
At-2、At-3和At-n分别表示前2期、前3期至前n期的实际值。
二、加权移动平均法
加权移动平均为固定跨度周期内的每个变量值赋予不同的权重。 其原理是历史各期产品需求的数据信息对预测未来一期需求量的作用不同。 除了以n为周期的周期性变化外，偏离目标期的变量值的影响力相对较低，所以应该给予较低的权重。 加权移动平均法的计算公式如下。
在ft=w1at-1 w2at-2 w3at-3 … WnAt-n式中，
w1第t-1期实际销售额权重
w2第t-2期实际销售额权重
wn第t-n期实际销售额的权利
n预计期间数； w1 w2 … wn=1
应用加权平均法时，权重的选取是应注意的问题。 经验法和尝试算法是选择权重最简单的方法。 一般来说，最近的数据最能预示未来的情况，所以权重必须很大。 例如，根据上个月的利润和生产能力，可以比上个月更好地估计下个月的利润和生产能力。 但是，如果数据是季节性的，权重也必须是季节性的。
移动平均法的优缺点
使用移动平均法进行预测，可以平滑需求的急剧变动对预测结果的影响。 但是，移动平均法的运用还存在以下问题。
1、增大移动平均法的期间数(即增大n值)，平滑的变动效果变得更好，但预测值对数据的实际变动变得更不敏感；
2、移动平均值并不总是很好地反映趋势。 因为是平均值，所以预测值总是停留在过去的水平上，无法预测未来的变动
3、移动平均法记录大量历史数据。
移动平均法案例分析
简单移动平均法在房地产中的运用
某类房地产2001年各月价格见下表第二列。 各月价格受一些不确定因素的影响，时高时低，波动较大。 如果不加以分析，其发展趋势就难以显现。 将每几个月的价格相加计算其移动平均，建立移动平均时间序列，平滑的发展趋势就可以明确其发展变化的方向和程度，可以预测未来的价格。
在计算移动平均时，每次需要用几个月来计算，需要根据时间序列和变动周期来决定。 序数多、波动周期长的，可按6个月或12个月计算； 相反，也可以每两个月或五个月计算一次。 对于本例中房地产2001年的价格，使用每5个月的实际值计算移动平均值。 计算方法为1~5月价格除以5，取684元/平方米，2~6月价格除以5，取694元/平方米，3~7月价格除以5，取704元/平方米，同上表第三列。 再根据每5个月的移动平均计算月度上升额，见表中第4列。
如果需要预测这类房地产2002年1月的价格，计算方法如下。 由于最后移动平均762与2002年1月相差3个月，因此此类房地产2002年1月的价格预计为762 12 3=798 (元/平方米)