移动平均法

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 ?5 Q! R7 c: }5 x 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 ' I- [' {7 P$ C7 G# F" W' D/ H9 s 　　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% f6 d% 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/ G1 e) W8 l C 　　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, x7 w ; L. R0 K1 o0

以下哪个是常见的时间序列算法模型 正确答案: C 你的答案: 空 (错误) RSI MACD ARMA KDJ 时间序列中常用预测技术 一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。 1. 移动平均法 (MA) 1.1. 简单移动平均法 设有一时间序列y1,y2,..., 则按数据点的顺序逐点推移求出N个数的平均数，即可得到一次移动平均数. 1.2 趋势移动平均法 当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反映实际情况，直接用第t周期的一次移动平均数就可预测第1t+周期之值。 时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后偏差。修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二次移动平均，利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势，然后才建立直线趋势的预测模型。故称为趋势移动平均法。 2. 自回归模型(AR) AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点）. 本质类似于插值，其目的都是为了增加有效数据，只是AR模型是由N点递推，而插值是由两点（或少数几点）去推导多点，所以AR模型要比插值方法效果更好。 3. 自回归滑动平均模型(ARMA) 其建模思想可概括为：逐渐增加模型的阶数，拟合较高阶模型，直到再增加模型的阶数而剩余残差方差不再显著减小为止。 4. GARCH模型 回归模型

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。 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，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： 　　（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 　　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 　　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。 : x2 G6 }4 p- j% " A# W 　　2、几何平均法 　　几何平均法