移动平均法预测销售量例题

定性预测销售量方法例题

案例1销售人员意见法

摩托罗拉公司要预测某型号手机在某省明年第一季度的销售量，调查了三个营销人员对该型号手机的销售量做出的估计，如表所示。

营销人员 甲 估计销售量/万部 最高 900 最可能 700 最低 600 最高 1000 最可能 900 最低 800 最高 700 最可能 600 最低 500 概率/% 20 50 30 30 60 10 20 60 20 乙 丙 求三位销售人员的预测销售量。（先算出每人的期望值，最后求平均值） 答：

甲的期望值：900*20%+700*50%+600*30%=710（万部） 乙的期望值：1000*30%+900*60%+800*10%=920（万部） 丙的期望值：700*20%+600*60%+500*20%=600（万部） 三人的预测销售量=（710+920+600）/3=743（万部）

案例2 德尔菲法预测产品的未来销售量

一、 相关背景和数据

某公司研制出一种新产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历史数据可以获得。但公司需要对可能的销售量作出预测，以决定产量。于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家

销售量预测方法

随机销量数据 时间销售额1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月142025373840526172808995 1.季节趋势预测法 1）季（或月）别平均法。就是把各年度的数值分季（或月）加以平均，除以各年季(或月)的总平均数，得出各季（或月）指数。

2）移动平均法。用上两个月的数据预测下一个月的数据。并计算出相应的季节指数。

2.指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）

指数平滑法是布朗（Robert G..Brown）所提出，布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在

销售量预测方法

随机销量数据 时间销售额1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月142025373840526172808995 1.季节趋势预测法 1）季（或月）别平均法。就是把各年度的数值分季（或月）加以平均，除以各年季(或月)的总平均数，得出各季（或月）指数。

2）移动平均法。用上两个月的数据预测下一个月的数据。并计算出相应的季节指数。

2.指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）

指数平滑法是布朗（Robert G..Brown）所提出，布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性，所以时间序列可被合理地顺势推延；他认为最近的过去态势，在某种程度上会持续到最近的未来，所以将较大的权数放在最近的资料。

指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测，所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。

也就是说指数平滑法是在

第二节 移动平均法

移动平均法是根据时间序列资料，逐项推移，依次计算包含二定项数的序时平均数，以反映长期趋势的方法。当时间序列的数值由于受周期变动和不规则变动的影响，起伏较大，不易显示出发展趋势时，可用移动平均法，消除这些因素的影响，分析，预测序列的长期趋势。

移动平均法有简单移动平均法，加权移动平均法，趋势移动平均法，分别介绍如下：

一 简单移动平均法

设时间序列为Y1，Y2，……YT……；简单移动平均法公式为： M t = y t +y t -1+y t -2+y t -3……y t -n+1 （t ≥ N） N

式中:Mt为t期移动平均数;N为移动平均数的项数.

这公式表明:当T向前移动一个时期,就增加一个新近数据,去掉一个远期数据,得到一个新的平均数.由于它不断地”吐故纳新”,逐期向前移动,所以称为移动平均法。 由上式可知： M －= yt-1+yt-2+……+yt-n t1 yt-yt-N yt-1+yt-2+……yt-n N yt yt ∴ Mt = + + = Mt-1+

摘要

改革开放以来，中国经济实现了跨越式的发展，人民的生活水平有了极大提高，居民家庭可支配收入逐年上升，自九十年代初期以来，我国的汽车市场开始蓬勃的发展，汽车销量每年以高速增长，私人的汽车拥有量自90年代中期开始飞速提升，汽车由昔日的奢侈品变为了进入千家万户的必需品。也正因为汽车产业的发展，拉动产业链上的其他行业发展，对国内经济起到了巨大的推动作用。本文将采用计量经济学方法，根据我国1995年-2010年的汽车销售量及其重要影响因素的时间序列为样本，分析了国内平均工资水平、城乡居民存款、城乡居民恩格尔系数、物价指数和汽车产量对我国汽车私人销售量的影响。进而可以更好的预期未来年份汽车的销售量，并为政策制定提供相关依据。

引言

随着中国正式成为世界贸易组织成员以及在全球化的影响下，中国的汽车市场正在逐步对外开放，汽车产业也在迅猛发展。国民经济的发展带来的不仅是生活水平的提高，还有消费需求的增加，汽车市场也由以前的公车消费为主转变为私人消费主导，国人对汽车消费的需求由潜在转变为现实。

纵观人类近代发展史，汽车产业早已成为世界经济的支柱产业之一，没有任何一种工业产品可以像汽车一样渗透到社会大众生活的各个层面。正因为如此，在遭受到金融危机的冲击后，美国

一、读识方格网图

方格网图由设计单位（一般在1: 500的地形图上）将场地划分为边长

a=10?40m 的若干

方格,与测量的纵横坐标相对应 ，在各方格角点规定的位置上标注角点的自然地面标高 （H ）和设

计

标高（Hn ）,如图1-3所示.

图1-3

方格网法计算土方工程量图

二、场地平整土方计算

考虑的因素：

① 满足生产工艺和运输的要求；

② 尽量利用地形，减少挖填方数量；

③ 争取在场区内挖填平衡，降低运输费;

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42.58

④有一定泄水坡度，满足排水要求 .

⑤场地设计标高一般在设计文件上规定，如无规定:

A. 小型场地一一挖填平衡法；

B. 大型场地一一最佳平面设计法（用最小二乘法，使挖填平衡且总土方量最小）。

1、初步标高（按

移动平均线分析

一、实验概述

本实验主要通过证券分析软件，加深学生对移动平均线理论的认识，把握不同周期多条移动平均线技术分析方法。实验内容主要包括：移动平均线的理论基础，移动平均线的特点，葛兰威尔均线法则，各种均线系统的使用方法。 二、实验目的

1.理解移动平均线的计算方法和原理，掌握移动平均线的特点。 2.熟悉葛兰威尔均线法则，会利用葛兰威尔均线法则进行买卖操作。 3.会利用移动平均线不同周期组合的排列形态进行分析。 4.体会移动平均线具有的特性，以及在证券交易中的作用。 三、实验步骤

1.查看指数或者个股的日K线图，调整日K线图中均线系统的周期参数，设置为5日、10日、30日、60日、120日、250日。

2.选择目标个股，针对10日均线，观察和体会移动平均线的三大功能。

3.选择目标个股，针对20日均线，运用葛兰威尔均线法则进行买卖操作分析。 4.观察指数和个股移动平均线的多头排列和空头排列形态及股指运行趋势。 5.观察指数和个股移动平均线的金叉和死叉形态。 6.把选择的目标分析图形保存下来。

实验范例——葛兰维尔法则应用 葛兰维尔买入法则

①均线从下降开始走平，股价从下上穿均线；

②股价连续上升后获利回吐，一时跌破均线，但均线继续上

平滑异同移动平均线

简称MACD，为近来美国所流行的技术分析工具。MACD乃是根据移动平均线的 优点所发展出来的技术工具。运用移动平均线作为买卖时机的判断，最头痛的莫 过于碰上牛皮盘档的行情，此时所有的买卖几乎一无是处，绩效利益奇差无比。 但是趋势明显时，又能获致最巨大的利润绩效。根据移动平均线原理所发展出来 的MACD，一则去掉移动平均线频繁的假讯号缺陷，二则能确保移动平均线最大的 战果。 (1)计算公式：

MACD 是利用两条不同速度(长期与中期)的平滑移动平均线(EMA)来计算 二者的差离状况作为研判行情的基础。

1.首先分别计算出12日平滑移动平均线 (12EMA)与26日平滑移动平均线 (26EMA)。在计算12EMA 与26EMA时，应将平滑因子设为0.1538与0.0744。

即当日12日EMA=前一日12日EMA+0.1538(当日收盘价-前一日12日EMA)。

当日26日EMA=前一日26日EMA+0.0744(当日收盘价-前一日26日EMA)。

2.计算出12EMA与26EMA之后，以12EMA的数字减去26EMA的数字，得到正负 差(DIF)亦即DIF=12EMA-26EMA。

3.计

自回归AR模型、移动平均MA模型与自回归移动平均ARMA模型的比较分析

系统中某一因素变量的时间序列数据没有确定的变化形式，也不能用时间的确定函数描述，但可以用概率统计方法寻求比较合适的随机模型近似反映其变化规律。(自变量不直接含有时间变量,但隐含时间因素)

1． 自回归AR(p)模型

（R：模型的名称 P：模型的参数）（自己影响自己，但可能存在误差，误差即没有考虑到的因素）

(1)模型形式（εt越小越好，但不能为0：ε为0表示只受以前Y的历史的影响不受其他因素影响）

yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt

式中假设：yt的变化主要与时间序列的历史数据有关，与其它因素无关；

εt不同时刻互不相关，εt与yt历史序列不相关。 式中符号：p模型的阶次，滞后的时间周期，通过实验和参数确定； yt当前预测值，与自身过去观测值yt-1、…、yt-p是同一序列不同时刻的随机变量，相互间有线性关系，也反映时间滞后关系； yt-1、yt-2、……、yt-p同一平稳序列过去p个时期的观测值； φ1、φ2、……、φp自回归系数，通过计算得出的权数，表达yt依赖于过去的程度，且这种依赖关系恒

移动平均线大全 平均线的本质

对移动平均线进行分析是选中强势股黑马股的又一有效的方法.移动平均线是分析价格变动趋势的一种方法,它主要是将一定时间内的股价加以平均,根据平均值作出图线.通常将每日的K线图与平均线绘在同一张图中,这样便于分析比较.通过分析平均线的走势以及平均线与K线之间的关系来决定买卖的时机,或是判断大势的方向.主张采用移动平均线的人士认为,每天交易中的大多数细小的波动仅仅是一个重要的趋势的小插曲,如果过分看重这些小波动,反而容易忽略主要的趋势.因此,他们认为分析股价走势应有更广阔的眼光.采用平均线的方式,着眼于价格变动的大趋势. 一般平均线采样数有3天,7天,10天和30天等等,甚至有长期平均线取样时间长达150天和250天. 技术分析者之所以能够用平均线来分析价格走势,是因为它具有以下基本特征:

1:趋势的特征 平均线能够表示出股价运动的基本趋势.

2:稳重的特征 移动平均线不会象日线那样大起大落,而是起落得相当平稳.向上的平均线经常是缓缓向上,向下也是这样.要改变平均线的运动趋势相当不容易.

3:安全的特性 通常愈长期的平均线,愈能表现出安全的特性,即移动平均线不会轻易地往上往下,必须等市势明