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⑴ 简单平均法$lesson$
简单平均法也称为算术平均法，即把资料中各期实际销售量的平均值作为下一期销售量的预测值。简单平均法在时间序列比较平稳，即随时间变化各期实际销售量增减变化不大时可以采用，但它既看不出数据的离散程度，也不能反映近、远期数据变化的趋势，因此一般在要求不太高的情况下适用。
⑵ 移动平均法
移动平均法是指引用愈来愈近期的销售量来不断修改平均值，使之更能反映销售量的增减趋势和接近实际。显然，它是一种比简单平均法更有效的预测方法。移动平均法是把简单平均法改为分段平均，即按各期销售量的时间顺序点推移，然后根据最后的移动平均值来预测未来某一期的销售量。利用这种方法可以看出数据变化的发展过程和演变趋势，其实质是取各段内各点求平均值，且令其权数相等，而将以前的权数视为零。
⑶ 加权移动平均法
移动平均法虽然考虑了销售量增减的趋势，但却没有考虑到各期资料的重要性的不同。加权移动平均法就是在计算平均数时，再考虑每期资料的重要性。具体说，就是把每期资料的重要性用一个权数来代表，然后求出每期资料与对应的权数乘积之和。权数的选择可按需要加以判断，一般情况下，越近期的资料权数越大。因为其实际销售额正是最近发生的状态。加权移动平均法就是把加权平均法与移动平均法结合起来加以运用，既考虑了变量的非线性趋势，又保留了移动平均法预测的优点，但是，如果所用各期的销售量比较平均，则不采用加权平均法效果更好。
⑷ 指数平滑法
指数平滑法也是加权平均法的一种。它不仅考虑了近期数据的重要性，同时大大减少了数据计算时的存储量。其计算公式为：式中 Qt--本期预测值;St-1--前期实际销售量;Qt-1--前期预测值;a--平滑指数，1≥a≥0。平滑指数a是新、旧数据在平滑过程中的分配比率，其数值大小反映了不同时期数据在预测中的作用高低，a愈小，则新数据在平滑值中所占的比重越低，预测值愈趋向平滑，反之则新数据所起的作用越大。
㈤ 相关分析法
时间序列分析法是仅对时间为变量的函数的定量预测方法，它没有考虑其他众多影响市场需求的实际因素，因此在许多情况下是不适用的。此时可运用相关分析的理论判断销售量与其它因素相关的性质和强度，从而作出预测。这种方法尤其适用于中、长期预测。
⑴ 回归分析法
回归分析法是借助回归分析这一数理统计工具进行定量预测的方法，即利用预测对象和影响因素之间的因果关系，通过建立回归方程式来进行预测。回归分析法实际上是根据现有的一组数据来确定变量之间的定量关系，并且可以对所建立的关系式的可信程度进行统计检验，同时可以判断哪些变量对预测值的影响最为显着。由于这种方法定量地揭示了事物之间因果关系的规律性，所以具有比较高的可信度。根据自变量的多少，回归分析法分为一元回归和多元回归;根据自变量与因变量之间函数关系类型的不同，可分为线性回归和非线性回归。
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