加权移动平均法

加权移动平均法加权移动平均法(weighted moving average method/weighted moving average)目录[隐藏]• 1 加权移动平均法概述• 2 加权平均法的计算公式• 3 加权移动平均法案例分析o 3.1 案例一:加权移动平均法应用高校教师的考核业绩[1]• 4 相关条目• 5 参考文献[编辑]加权移动平均法概述加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。

加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。

对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。

[编辑]加权平均法的计算公式加权平均法的计算公式如下：式中：Yn + 1——第n+1期加权平均值；Yi——第i期实际值；x_i——第i期的权数（权数的和等于1）；n——本期数；k——移动跨期；用加权移动平均法求预测值，对近期的趋势反映较敏感，但如果一组数据有明显的季节性影响时，用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。

因此，有明显的季节性变化因素存在时，最好不要加权。

[编辑]加权移动平均法案例分析[编辑]案例一:加权移动平均法应用高校教师的考核业绩[1]当前，在高校薪酬分配中，一般对教师通过简单统计年度业绩考核结果来确定岗位津贴标准进行分配。

笔者认为，这种办法存在着很大的弊端，如年度科研业绩的大起大落自然会造成教师收入水平的巨大波动，由此引起教师情绪上的波动以及其工作情境的变化，影响到工作效率，影响师资队伍的稳定。

用改进的加权移动平均法统计教师业绩，并以此作为年度考核的依据将有效地消除年度考核业绩的“大年”与“小年” 的现象，稳定教师的业绩水平与收入水平，从而有助于吸引人才与稳定现有教师队伍。

成本核算方法移动加权成本核算方法是指在企业的生产和经营过程中，对各项成本进行核算和计算的方法。

成本核算方法对企业的成本进行准确计量和分配，有助于企业进行经营决策和成本控制。

其中，移动加权平均法是一种常用的成本核算方法之一。

移动加权平均法又称为“移动平均法”或“加权平均法”，是一种按照商品的进货日期或生产日期，将不同时间段内进货或生产的商品成本加权平均，从而计算出平均成本的方法。

它是根据实际发生的进货或生产情况来计算成本，具有一定的灵活性和适应性。

在移动加权平均法中，最先进来的商品不一定是最先出去的，也不一定售价高于最新进来的商品。

相反，移动加权平均法采用了每一次进货（或生产）的成本价格与库存成本的平均价格相加，然后再除以库存数量，得出的平均成本作为当时库存的成本计算依据。

移动加权平均法的计算步骤是：首先，将每次进货（或生产）的成本乘以数量，得出每次进货（或生产）的金额；其次，将累计进货（或生产）的金额求和，同时计算出库存数量；最后，将累计进货（或生产）的金额除以库存数量，得出平均成本。

移动加权平均法的优势在于适用于库存周转较快、价格波动较大的产品。

它可以使得库存成本相对平稳，不会因为某一次购入（或生产）的成本波动而显著影响整体成本。

此外，移动加权平均法的计算相对简单，易于操作和理解。

然而，移动加权平均法也存在一些限制。

首先，当产品价格波动过大时，可能导致平均成本与实际成本偏离较大，不准确反映产品的实际成本。

其次，移动加权平均法对于长期保留库存的产品，可能不能准确反映产品的最新成本。

在实际应用中，企业可以根据自身情况选择合适的成本核算方法。

如果企业所处行业的产品价格波动较小、库存周转较慢，可以考虑采用其他成本核算方法，如先进先出法或后进先出法。

而对于产品价格波动较大、库存周转较快的企业，移动加权平均法是一种较为合适的成本核算方法。

总之，移动加权平均法是一种常用的成本核算方法，适用于库存周转较快且产品价格波动较大的情况。

加权平均法的计算公式加权平均法，也被称为加权移动平均法，是一种用于计算一组数据的加权平均值的方法。

它适用于需要对不同数据赋予不同权重的情况。

在这种方法中，每个数据点乘以其对应的权重后，再将它们相加，并除以所有权重的总和，以得到加权平均值。

以下是加权平均法的计算公式：加权平均值=Σ(数据点×权重)/Σ权重其中，Σ表示求和。

在这个公式中，将所有数据点乘以对应的权重，然后将它们相加。

再将这个和除以所有权重的总和，即可得到加权平均值。

举个例子来说明加权平均法的应用。

假设有一组数据如下：数据点：3,4,5,6,7权重：1,2,3,4,5我们需要计算这些数据的加权平均值。

根据加权平均法的计算公式，可以将数据点乘以对应的权重后相加，再除以所有权重的总和。

具体计算过程如下：加权平均值=(3×1+4×2+5×3+6×4+7×5)/(1+2+3+4+5)=(3+8+15+24+35)/15=85/15=5.67所以，这组数据的加权平均值为5.67然而，加权平均法也有一些限制。

首先，它的结果受到权重选择的影响，不同的权重分配可能导致不同的结果。

其次，当数据点间存在很高的离散性时，加权平均值可能无法很好地反映出整体的趋势。

总结起来，加权平均法是一种用于计算一组数据的加权平均值的方法。

它通过将数据点乘以对应的权重后相加，再除以所有权重的总和，得到加权平均值。

这种方法可以反映出不同数据点的重要性差异，适用于一些需要考虑权重的情况。

然而，它的结果受到权重选择的影响，不同的权重分配可能导致不同的结果。

加权移动平均法加权移动平均法(weighted moving average method/weighted moving average)[编辑]加权移动平均法概述加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。

加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。

对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。

[编辑]加权平均法的计算公式加权平均法的计算公式如下：式中：Yn + 1——第n+1期加权平均值；Yi——第i期实际值；x_i——第i期的权数（权数的和等于1）；n——本期数；k——移动跨期；用加权移动平均法求预测值，对近期的趋势反映较敏感，但如果一组数据有明显的季节性影响时，用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。

因此，有明显的季节性变化因素存在时，最好不要加权。

[编辑]加权移动平均法案例分析[编辑]案例一:加权移动平均法应用高校教师的考核业绩[1]当前，在高校薪酬分配中，一般对教师通过简单统计年度业绩考核结果来确定岗位津贴标准进行分配。

笔者认为，这种办法存在着很大的弊端，如年度科研业绩的大起大落自然会造成教师收入水平的巨大波动，由此引起教师情绪上的波动以及其工作情境的变化，影响到工作效率，影响师资队伍的稳定。

用改进的加权移动平均法统计教师业绩，并以此作为年度考核的依据将有效地消除年度考核业绩的“大年”与“小年” 的现象，稳定教师的业绩水平与收入水平，从而有助于吸引人才与稳定现有教师队伍。

本文尝试着将加权移动平均法的“修匀”或“平滑”作用，应用于高校的年度业绩考核，使不规则的序列数据，能够平滑起来，利用经过修匀的年度考核数据作为有关津贴和奖金发放的依据，能够使教师的收入水平保持相对的稳定。

加权移动平均法
加权移动平均法计算公式
加权移动平均法(weighted moving average method/weighted moving average) （建筑经济学中定量预测方法之一）
加权移动平均法概述
加权移动平均法就是根据同一个移动段内不同时间的数据对预测值的影响程度，分别给予不同的权数，然后再进行平均移动以预测未来值。

加权移动平均法不像简单移动平均法那样，在计算平均值时对移动期内的数据同等看待，而是根据愈是近期数据对预测值影响愈大这一特点，不同地对待移动期内的各个数据。

对近期数据给予较大的权数，对较远的数据给予较小的权数，这样来弥补简单移动平均法的不足。

加权移动平均法的计算公式
加权平均法的计算公式如下：
式中：
Yn + 1——第n+1期加权平均值；
Yi——第i期实际值；
xi——第i期的权数（权数的和等于1）；
n——本期数；
用加权移动平均法求预测值，对近期的趋势反映较敏感，但如果一组数据有明显的季节性影响时，用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。

因此，有明显的季节性变化因素存在时，最好不要加权。

加权移动平均法计算公式加权移动平均法是一种用于计算数据序列平滑值的方法。

在这种方法中，不同的数据点可以被赋予不同的权重，以反映它们在计算平均值时的相对重要性。

这样一来，加权移动平均法可以更有效地消除数据序列中的噪音，使得最终计算得到的平滑值更准确。

平滑值=(权重1*数据点1+权重2*数据点2+…+权重n*数据点n)/(权重1+权重2+…+权重n)其中，数据点1、数据点2、…、数据点n是给定的数据序列中的数据点，权重1、权重2、…、权重n是对应的权重值。

在具体使用加权移动平均法计算平滑值时，通常需要根据实际情况设定权重。

一般来说，可以通过以下几种方法确定权重：1.等权重法：将所有数据点的权重设为相等值。

这种方法适用于数据序列中的所有数据点对平滑值的重要性都是相同的情况。

2.线性权重法：按时间的先后顺序，给予最近的数据点较高的权重，而给予较早的数据点较低的权重。

这种方法认为最近的数据点对平滑值的影响更大，而较早的数据点对平滑值的影响较小。

3.指数权重法：按时间的先后顺序，给予最近的数据点较高的权重，而给予较早的数据点较低的权重。

与线性权重法不同的是，指数权重法对权重进行了指数级的衰减。

这种方法假设最近的数据点对平滑值的影响远大于较早的数据点。

4.自定义权重法：根据实际情况，自行设定权重值。

这种方法根据对数据序列的理解和所需的平滑效果来确定权重值。

其中，较大的权重值对应的数据点将对平滑值的影响更大，权重值越小的数据点对平滑值的影响越小。

无论使用哪种权重设定方法，加权移动平均法都可以通过求和并除以权重之和来计算平滑值。

通过调整权重的大小和设定方法，可以得到不同平滑效果的结果。

需要注意的是，在使用加权移动平均法计算平滑值时，除了数据点的权重外，还需要确定移动窗口的大小。

移动窗口定义了参与计算的数据点的数量，影响了平滑值的灵敏度和滞后性。

一般来说，较大的移动窗口可以平滑数据序列中的较小波动，但会导致平滑值的滞后；而较小的移动窗口可以更快地反应数据序列的变化，但对噪音较为敏感。

移动平均法计算成本公式
一、移动平均法的概念。

移动平均法是一种存货成本核算方法。

它是指每次进货的成本加上原有库存存货的成本，除以每次进货数量与原有库存存货的数量之和，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。

1. 移动加权平均单价。

- 设存货的原有库存数量为Q_1，原有库存存货成本为C_1，本次进货数量为Q_2，本次进货成本为C_2。

- 移动加权平均单价P=(C_1 + C_2)/(Q_1+Q_2)
2. 发出存货成本。

- 设发出存货数量为Q，发出存货成本C = P× Q
3. 期末存货成本。

- 期末存货数量为Q_末=Q_1 + Q_2-Q（这里Q为本期发出存货数量）
- 期末存货成本C_末=P× Q_末。

加权移动平均确定权重的方法加权移动平均是一种常用的时间序列分析方法，用于对数据进行平滑处理和趋势预测。

它可以有效地去除季节性和周期性的波动，提取出数据的趋势信息，具有广泛的应用价值。

本文将介绍加权移动平均的确定权重的方法，以帮助读者更好地理解和运用这一技术。

在确定权重的方法中，最常用的有两种：指数平滑法和线性趋势法。

首先，我们来介绍指数平滑法。

指数平滑法通过对数据进行加权平均，给予近期数据更高的权重，远期数据较低的权重。

具体的权重计算方法是使用一个平滑因子来控制权重的衰减速度。

平滑因子通常取0到1之间的值，数值越小，权重衰减得越快，越大则衰减得越慢。

根据指数平滑法，当前时刻的加权移动平均值等于上一时刻加权移动平均值与当前观测值之间的加权平均。

通过指数平滑法可以很好地提取数据的长期趋势。

其优点是简单易行，不需要大量的计算和复杂的权重确定过程。

然而，在应用过程中需要根据实际情况选择合适的平滑因子，以获得较好的预测效果。

接下来，我们来介绍线性趋势法。

线性趋势法通过线性函数的形式来建立加权移动平均模型，对数据的趋势进行线性逼近。

具体的权重计算方法是使用一个线性递减函数来确定权重。

权重的计算公式是通过数据的相对位置来确定，距离当前时刻越远的数据，其权重越小。

线性趋势法能够很好地逼近数据的趋势，对于波动较大的数据能够有较好的平滑效果。

然而，在应用过程中需要合理选择权重函数的形式和参数，以适应数据的特点，并进行合理的调整。

除了指数平滑法和线性趋势法外，还有其他方法可以确定加权移动平均的权重。

例如，可以根据数据的特点选择不同的权重函数，或者通过优化算法来最小化预测误差，得到最佳的权重组合。

总的来说，确定加权移动平均的权重是一个有一定主观性和经验性的过程。

需要根据实际情况和经验进行权重的选择和调整，以获得较好的预测效果。

同时，还需要根据数据的特点和趋势进行灵活的调整，以适应不同情况下的应用需求。

通过合理选择权重的方法和策略，加权移动平均可以有效地应用于时间序列数据的平滑和预测中，提供有价值的信息和指导意义。

移动平均加权法的公式移动平均加权法，这可是个在数学和统计学中经常会用到的方法。

咱们先来说说它的公式哈。

移动平均加权法的公式一般是这样的：加权移动平均预测值 = （本期移动值×本期权数 + 上一期移动值×上一期权数+ …… + 上 n 期移动值×上 n 期权数）/ 权数总和。

举个例子给您说说，比如有一家水果店，老板想根据最近几周水果的销售情况来预测下周水果的进货量。

过去五周苹果的销量分别是 100 斤、120 斤、130 斤、110 斤和 140 斤，老板给这五周分别设定的权数是 0.1、0.2、0.3、0.2 和 0.2。

那按照移动平均加权法来算，先算一下，（100×0.1 + 120×0.2 + 130×0.3 + 110×0.2 + 140×0.2）÷（0.1 + 0.2 + 0.3 + 0.2 + 0.2），算出来的结果就是加权移动平均预测值啦。

通过这个预测值，老板就能大概知道下周该进多少苹果合适，免得进多了卖不掉烂掉，进少了又不够卖，损失生意。

再比如说，咱们在股票市场里，那些炒股的行家们也会用移动平均加权法来分析股票的走势。

他们会根据不同时间段股票的价格，给每个时间段设定不同的权重，然后算出一个加权平均值，以此来判断股票是处于上涨趋势还是下跌趋势，决定是买入还是卖出。

在企业的生产管理中，移动平均加权法也能大显身手。

比如说一家工厂生产零件，要根据原材料价格的波动来调整生产成本。

过去几个月原材料的价格一直在变，通过移动平均加权法就能综合考虑这些价格变化，更准确地计算出生产成本，从而制定出更合理的产品价格，保证企业的利润。

移动平均加权法看起来有点复杂，但只要您多琢磨琢磨，多拿实际的例子练练手，其实也不难理解和运用。

就像咱们学骑自行车，一开始觉得晃晃悠悠掌握不好平衡，多骑几次，自然而然就熟练了。

总之，移动平均加权法在生活和工作中的应用非常广泛，学会它能让咱们在做决策、做预测的时候更有依据，更靠谱。

在简单移动平均公式中，每期数据在求平均时的作用是等同的。

但是，每期数据所包含的信息量不一样，近期数据包含着更多关于未来情况的信心。

因此，把各期数据等同看待是不尽合理的，应考虑各期数据的重要性，对近期数据给予较大的权重，这就是加权移动平均法的基本思想。

设时间序列为, ,L, ,L 1 2 t y y y ；加权移动平均公式
为式中tw M 为t 期加权移动平均数；i w 为t−i+1 y 的权数，它体现了相应的t y 在加权平均数中的重要性。

利用加权移动平均数来做预测，其预测公式为t tw y = M +1 ˆ （5）即以第t 期加权移动平均数作为第t +1期的预测值。

例2 我国1979～1988 年原煤产量如表2 所示，试用加权移动平均法预测1989 年
的产量。

表2 我国原煤产量统计数据及加权移动平均预测值表
y=[6.35 6.20 6.22 6.66 7.15 7.89 8.72 8.94 9.28
9.8];
w=[1/6;2/6;3/6];
m=length(y);n=3;
for i=1:m-n+1
yhat(i)=y(i:i+n-1)*w;
end
yhat
err=abs(y(n+1:m)-yhat(1:end-1))./y(n+1:m)
T_err=1-sum(yhat(1:end-1))/sum(y(n+1:m))
y1989=yhat(end)/(1-T_err)
在加权移动平均法中，t w 的选择，同样具有一定的经验性。

一般的原则是：近期
数据的权数大，远期数据的权数小。

至于大到什么程度和小到什么程度，则需要按照预测者对序列的了解和分析来确定。