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　　㈣时间序列分析法

　　含义：利用过去的数据或资料来预测未来的状态，即根据过去数据中的因果关系来预测未来的值，过去和未来的状态仅是时间的函数。

　　1.简单平均法(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，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，一般在要求不太高的情况下适用。

　　2.移动平均法：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。移动平均法是分段平均，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。

　　3.加权移动平均法：是在计算平均数时，再考虑每期资料的重要性。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，越近期的资料权数越大。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。

　　4.指数平滑法：是加权平均法的一种。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： Qt = aSt-l (1-a)Qt-1

　　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，0≤a≤1

　　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。