移动平均法例题

移动加权平均法计算公式及例题移动加权平均法是经济学中最基本的平均数计算方法，也是经济学分析中非常重要的工具之一。

它能够把一系列历史时间序列中的数据进行加权，以更准确地反映市场景况。

本文将介绍移动加权平均法的计算公式及一个相关的实例题。

移动加权平均法的计算公式移动加权平均法的计算公式如下：移动加权平均=（∑X/∑W）其中：X表示第i个历史时间序列中的数据；W表示第i个历史时间序列中数据的权重。

以下是一个具体的例子来说明上述计算公式：假设有4个历史时间序列，即X1，X2，X3，X4，将计算其移动加权平均值。

首先，计算各历史时间序列数据的权重：权重W1=0.25权重W2=0.3权重W3=0.2权重W4=0.25然后计算移动加权平均值：移动加权平均=（X1*W1+X2*W2+X3*W3+X4*W4）/（W1+W2+W3+W4）例题假设有4个历史时间序列，即X1，X2，X3，X4，对应的值分别为：X1=32,X2=35,X3=37,X4=40。

计算它们的移动加权平均值。

解：首先，计算历史时间序列中数据的权重：权重W1=0.25权重W2=0.3权重W3=0.2权重W4=0.25然后计算移动加权平均值：移动加权平均=（X1*W1+X2*W2+X3*W3+X4*W4）/（W1+W2+W3+W4）移动加权平均=（32*0.25+35*0.3+37*0.2+40*0.25）/（0.25+0.3+0.2+0.25）移动加权平均=36.25故移动加权平均值为36.25。

结论本文介绍了移动加权平均法的计算公式及一个实例题。

通过本文，我们可以学会如何利用移动加权平均法来更加精确地反映市场景况。

移动加权平均法是经济学分析中一种重要的工具，因此学习与掌握是十分必要的。

简单移动平均法案例
那我就来讲个简单移动平均法的小案例哈。

就说小明是个卖水果的小商贩，他特别精明，想预测一下接下来苹果每天大概能卖多少呢。

他就想到了这个简单移动平均法。

比如说啊，他先记录了过去5天苹果的销售量。

第一天卖了10个，第二天12个，第三天8个，第四天15个，第五天13个。

那这5天的销售量总和就是10 + 12 + 8 + 15 + 13 = 58个。

简单移动平均嘛，就是求这5个数的平均数，那平均每天就卖58÷5 = 11.6个。

这个11.6呢，就可以大概当成是接下来一天苹果销售量的一个预测值啦。

然后呢，又过了一天，第六天的数据出来了，卖了14个。

这时候呢，小明要是想再预测第七天的销售量，他就不能再用最开始那5天的数据啦。

他得把第一天的数据去掉，加上第六天的数据，也就是12 + 8 + 15 + 13+ 14 = 62个，再除以5呢，就得到12.4个。

这个12.4就是新的预测值啦。

你看，就像这样，简单移动平均法就像是一个小助手，帮着小明根据之前的销售情况，大概估摸出接下来苹果能卖多少。

这样小明就可以根据这个预测去准备合适数量的苹果，不至于准备太多卖不掉，或者准备太少不够卖啦。

移动加权平均法例题及解析是什么?
移动加权平均法例题及解析如下。

一、移动加权平均法例题。

某公司月初甲产品结存金额一千块，结存数量20件，采用移动加权平均法计价；本月10日和20日甲产品分别采购入库400件和500件，单位成本分别为五十二和五十三；本月15日和25日分别发出该产品380件和400件。

该甲产品月末结存余额为多少。

二、移动加权平均法答案解析。

移动加权平均法计算公式是：移动平均单价＝（原有库存的成本＋本次进货的成本）／（原有存货数量＋本次进货数量）。

本次发出存货成本＝本次发出存货数量×存货当前移动平均单价。

10日单价：（1000＋400×52）／（20＋400）＝51.90。

15日结转成本：380×51.90＝19722。

20日单价：（1000＋400×52－19 722＋500×53）／（40＋500）＝52.92。

25日结转成本：400×52.92＝21168。

月末结存额：1000＋400×52＋500×53－19722－21168＝7410。

移动加权平均法公式例题
移动加权平均法是指以每次进货的成本加上原有库存存货的成本的合计额，除以每次进货数量加上原有库存存货数量的合计数，据以计算加权平均单位成本，作为在下次进货前计算各次发出存货成本依据的一种方法。

计算公式如下：
存货单位成本=（原有库存存货的实际成本+本次进货的实际成本）÷（原有库存存货数量+本次进货数量）
本次发出存货的成本=本次发出存货数量×本次发货前存货的单位成本
本月月末库存存货成本=月末库存存货的数量×本月月末存货单位成本
移动加权平均法的优点：能够使企业管理层及时了解存货的结存情况，计算的平均单位成本以及发出和结存的存货成本比较客观。

移动加权平均法的缺点：由于每次进货都要计算一次平均单位成本，计算工作量比较大，对收发货较频繁的企业不适用。

一次移动平均法例题比较优劣
什么是移动平均法
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量的一种常用方法。

移动平均法适用于即期预测。

当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。

移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以变为加权移动平均。

移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势的方法。

因此，当时间序列的数值由于受周期变动和随机波动的影响，起伏较大，不易显示出事件的发展趋势时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。

移动平均法的优缺点
使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。

但移动平均法运用时也存在着如下问题：
1、加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感；
2、移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。

由于是平均值，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；
3、移动平均法要由大量的过去数据的记录。

移动加权平均法例题
移动加权平均法例题
移动加权平均法例题
【教材例1-29】假设甲公司采用移动加权平均法核算企业存货，作为D商品本期收入、发出和结存情况如表1-5所示。

从表中看出，存货的平均成本从期初的10元变为期中的元、元，再变成期末的元。

各平均成本计算如下: 5月5日购入存货后的平均单位成本=(150×10+100×12 )(150+100)=(元) ×，200×14)(50，200)=(元) 5月16日购入存货后的平均单位成本=(50
5月23日购入存货后的平均单位成本=(150×，100×15)(150，100)=(元) 如表1-5所示，采用加权平均成本法得出的本期发出存货成本和期末结存存货成本分别为4 元和2 元。

表1-5 D商品购销明细账(移动加权平均法) 单位:元日期收入发出结存
摘要月日数量单价金额数量单价金额数量单价金额
期初 5 1 150 10 1 500 余额
5 购入 100 12 1 200 250 2 700
11 销售 200 2 160 50 540
16 购入 200 14 2 800 250 3 340
20 销售 100 1 336 150 2 004
23 购入 100 15 1 500 250 3 504
100 27 销售 1 150 2
本期 30 400 - 5 500 400 - 4 150 2 合计
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一次加权平均移动法（Simple Weighted Average Method）是一种用于预测销售量或其他指标的方法。

它通常用于平滑季节性波动或其他周期性波动的数据，以便更容易进行长期趋势的预测。

本文将通过例题及详细的解析，帮助读者更好地理解一次加权平均移动法的原理及应用。

例题：某零售商希望使用一次加权平均移动法来预测下个季度的销售量。

他们已经收集了过去5个季度的销售数据如下：季度销售量1 12002 13003 14004 15005 1600假设权重为1-2-3-4-5。

求下个季度的销售量预测值。

解析：为了使用一次加权平均移动法，首先需要确定权重。

在这个例子中，权重是1-2-3-4-5。

根据这些权重，计算加权平均值：预测值 = (1200*1 + 1300*2 + 1400*3 + 1500*4 + 1600*5) / (1 + 2 + 3 + 4 + 5)= (1200 + 2600 + 4200 + 6000 + 8000) / 15= xxx / 15= 1466.67根据一次加权平均移动法，下个季度的销售量预测值为1466.67。

从这个例题可以看出，一次加权平均移动法通过对历史数据进行加权平均，可以较准确地预测未来的销售量。

在确定权重的过程中，一般会选择与近期数据对应的较大权重，以强调最近的数据对预测值的影响。

在实际应用中，也可以根据具体情况灵活调整权重，以获得更准确的预测结果。

除了用于销售量的预测，一次加权平均移动法还可以应用于其他时间序列数据的预测，比如股票价格、生产量、库存变化等。

在实际工作中，人们可以根据不同的需求和数据特点选择合适的权重和方法，来进行一次加权平均移动法的预测。

总结：一次加权平均移动法是一种简单而有效的预测方法，它通过对历史数据进行加权平均来预测未来的趋势。

在实际应用中，人们可以根据具体情况选择不同的权重和方法，来获得更准确的预测结果。

通过理解和掌握一次加权平均移动法的原理和应用，人们可以更好地应对未来的不确定性，为决策提供更可靠的依据。

一、移动平均法的基本公式设i x 为时间序列中时点i 的观测值，其样本数为N ；每次移动地求算术平均值所采用的观测值个数为n ；则在第t 时点的移动平均值t M 为i tn t i n t t t t t x n x x x x n M ∑+-=+---=++++=11211)(1 （3-6）式中t M ——第t 时点的移动平均值，也可当作 第1+t 时点的预测值1+t y ，即t t M y =+1，或1-=t t M y由（3-6）式可导出：)(1)(1121n t t n t n t t t t x x nx x x x n M --+----+++++= 即得 )(11n t t t t x x n M M ---+= （3-7）由（3-7）可见，在计算各时点的移动平均值过程中，若已算得1-t M ，则用（3-7）式较易于迭代计算出t M 。

二、均方差（MSE ）检验极端情况是，N n =时只得一个平均值，1=n 时t M 数列与原t x 数列相同。

为了判断用哪一个n 值做移动平均求出的预测值才较合理，可以采用MSE 检验。

方法是按下式（3-8）计算不同n 值时均方差MSE ：211)()(1MSE -+=--=∑t t N n t n M x n N （3-8）从移动平均法的上述计算过程可知，其实质是对时间序列加以修匀，以消除不规则变动和随机扰动；若感到一次移动平均所得数列t M 还不够修匀，可以对t M （n 取值相同）数列再进行一次移动平均，即二次移动平均，这样或许更能显示时列的长期趋势性。

但是，为了预测时间序列的长期趋势性，二次移动平均法又不如下面介绍的二次指数平滑法。

因此，一次移动平均法的适用条件是时间序列比较平稳，用于作最近期的短期预测。

二次移动平均法例题
一、二次移动平均法是什么？
二次移动平均法（Double Moving Average，DMA）是一种金融技术分析工具，它仅仅是一种波浪，并试图预测未来的趋势。

它是根据上一个和上上一个时期的股票收盘价和涨跌幅度来预测的，从而可以帮助投资者确定投资的时机。

二、二次移动平均法的原理是什么？
二次移动平均法是通过将某个时期前两期的收盘价平均值作为
第三期的收盘价，来反映股票走势的一种预测方法。

由于行情的变化本身就是抛物线形势，因此使用这种算法可以有效地把抛物线形式的行情作出预测。

从而为投资者在投资前做准备，提供帮助。

三、二次移动平均法的应用在哪些方面？
1. 二次移动平均法可以用于行情的预测，投资者在决定买入或
者卖出股票时，可以利用二次移动平均法来预测未来行情的走势；
2. 二次移动平均法也可以用于量化股票价格，通过计算出的股
票价格，可以抓住有利的买点，赚取更多收益；
3. 二次移动平均法还可以用于投资组合的组合结构优化，根据
不同时期股票价格的行情，将投资组合的组合结构优化到最佳的结构。

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物流师二次移动平均法计算题
一、物品采购
类型一：预测问题
例子：各月物流收入如下表，组距为4（N=4），移动平均法预测8月份收入。

|收入（万元》20|25|18|19|22|23解题：
23+22+19+18
y3=
=20.5（万元）
4助理物流师P5页：算术平均法、移动平均法、二次移动平均法、加权平均法、移动加权平均法、回归预测
类型二：经济批量问题
助理物流师P45页
1、某公司某种物品库存有关信息如下：（8分）
（1）年需求数量3600吨；
（2）购买价格每吨25元；
（3）年储存费率为16%；（4）每次订购费用50元；
（5）公司设定的安全库存量200吨；
（6）订货提前期10天。

计算：（1）该种物品的经济订货批量。

（2）存货水平为多少时应补充订货。