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预测误差计算公式

常见的预测算法有

1.简易平均法，包括几何平均法、算术平均法及加权平均法;

2.移动平均法，包括简单移动平均法和加权移动平均法;

3,指数平滑法，包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，三次指数

平滑法;

4,线性回归法，包括一元线性回归和二元线性回归，下面我一一的简

单介绍一下各种方法。i)G7?5Q!R7c:}5x

一，简易平均法，是一种简便的时间序列法。是以一定观察期的数据

求得平均数，并以所求平均数为基础，预测未来时期的预测值。简易

平均法是最简单的定量预测方法。简易平均法的运算过程简单，不需

要进行复杂的模型设计和数学运用，常在市场的近期预测、短期预测

中使用。

1、算术平均法、算术平均法

算术平均法，就是以观察期数据之和除以求和时使用的数据个数

（或资料期数），求得平均数进行预测的方法。

运用算术平均法求平均数，有两种形式：

;o%f6d%t)_

（一）以最后一年的每月平均值或数年的每月平均值，作为次年

的每月预测值d#A!B%z!x*N/G1e)W8lC

为了确定合理的误差，用公式估计出预测的标准差。

按公式计算某种可靠程度要求时的预测区间。

（二）以观察期的每月平均值作为预测期对应月份的预测值(c:

G,d,x7w

;L.R0K1o0`)^

当时间序列资料在年度内变动显著或呈季节性变化时，用第一种

方法求平均值进行预测的话，势必影响预测值的精确度，同时也不能

反映出年度内不同月、季的情况。反映出年度内不同月、季的情况。反映出年度内不同月、季的情况。

2、几何平均法

几何平均法，就是运用几何平均数求出预测目标的发展速度。

几何平均数，就是将观察期ｎ个环比速度资料数相乘，开ｎ次方，

所得的ｎ次方根。4c%x4D#z7w!s)u,O0A4T#~-K

根据几何平均数建立预测模型进行预测。)l*O;{,_*b3x1

i

3、加权平均法

加权平均法，就是在求平均数时，根据观察期各资料重要性的不

同，分别给以不同的权数后加以平均的方法。!o4D8_+Dv!K2

Z-H

其特点是：所求得的平均数，已包含了长期趋势变动。(r9I6

c:}#d

二，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公

司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。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

,H9|:j$q_N2B/|-a1V

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。

移动平均法的种类$V#W3u/H;|2t

移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。

1、简单移动平均法,u%U9|/Q)q#P(H

简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动平均的计算公

式如下：Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n式中，$w1{,g-$w1{,g-

•Ft--对下一期的预测值；

•n--移动平均的时期个数；

•At-1--前期实际值；#I%V(h4|7y.M

•At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际

值。|:m*m3?-x7e-w1p

2、加权移动平均法、加权移动平均法

加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以不同的权重。其

原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作

用是不一样的。除了以n为周期的周期性变化外，远离目标期的变量

值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。加权移动平均法的计

算