3移动平均法
移动平均数法计算公式
移动平均数法计算公式移动平均数法是一种在数据分析和预测中常用的方法，它能够帮助我们更好地理解数据的趋势和变化。
先来说说移动平均数法的基本概念哈。
简单来讲，就是通过计算一定时期内数据的平均值来反映数据的趋势。
比如说，我们有一组销售数据，每个月的销售额都不一样，这时候用移动平均数就能看出整体的销售趋势是上升还是下降。
那移动平均数法的计算公式是啥呢？咱假设给定的数据序列为 $x_1, x_2, x_3, \cdots, x_n$ ，移动平均的周期为 $m$ 。
则移动平均数的计算公式为：第 $i$ 个移动平均值 $MA_i = \frac{x_{i - m + 1} + x_{i - m + 2} +\cdots + x_i}{m}$ （其中 $i \geq m$ ）举个例子哈，比如说我们有 1 月到 5 月的销售额分别是 10 万、12 万、15 万、18 万、20 万，移动平均周期为 3 个月。
那第一个移动平均值就是（10 + 12 + 15）/ 3 = 12.33 万。
第二个移动平均值就是（12 + 15 + 18）/ 3 = 15 万。
为啥要用移动平均数法呢？这就好比你在路上开车，不能只盯着眼前的一小段路，得看看前面一段距离的平均路况，才能更好地把握行驶的方向。
在数据分析中也是一样，移动平均数能帮我们平滑掉一些短期的波动，更清晰地看到数据的长期趋势。
我记得之前在一家小公司做数据分析的时候，就碰到过这样的情况。
那时候我们在研究产品的市场需求变化，每个月的数据波动都很大，一会儿高一会儿低，搞得大家都很头疼，不知道到底是市场真的不稳定，还是只是短期的异常。
后来我们用了移动平均数法，一下子就清楚多了。
比如说有一个月销量特别高，但是通过移动平均一看，发现只是一个小高峰，并不是整体趋势的改变。
这样我们在做决策的时候就心里有底了，不会被短期的波动给忽悠了。
再比如说，在股票市场中，移动平均数也是很多投资者常用的工具。
存货成本核算方法,先进先出、最后进价、移动平均3种方法
在会计学的成本核算中认为的成本核算方法主要有完全平均、移动加权平均、先进先出、后进先出、各别计价等，但随着各行各业的特点和企业对成本核算要求的发展，又从产生了许多新的成本核算方法，即使是原有的成本核算方法也随着管理目的和要求的变化而在不断的发展，关于零售企业来说，随着行业的发展和进步，目前采纳的成本核算方法主要有先进先出、最后进价、移动平均三种方法。
捷诚商业管理信息系统〔以下简称捷诚〕目前支持的成本核算方法也正是这三种方法。
针对与不同的管理目的和管理习惯商场可以采纳相应的成本计算方法。
在介绍的成本核算方法和计算公式之前我们首先明确进价与成本的关系，商品的成本与进价既有联系又有区别，商品的成本是依据商品的进价计算得出的，计算方法就是成本计算方法，一个商品在同一时间可以依据供应商等采购信息的区别而存在不同的进价，却只能有一个成本，成本随着进价的变化并依据不同的成本计算方法而发生相应的变化。
另外当一个商品的销售按一定顺序与验收单的进货对应，我们称之为勾对；当商品的销售找不到验收单对应进货，则称为未勾对销售，反之，当验收单的进货，未与销售对应时则称为未勾对进货。
无论成本计算方法如何变化，系统的计算必需遵循“历史进货进价总额-转出成本总额=当前库存金额〞这一基本原则，只要符合，我们就认为该种方法是合理的，才干适用方法，否则，如成本计算方法本身不合理，则谈不上方法的适用。
明白了上面两个关系后，下面我们介绍一下捷诚中的成本核算方法和计算公式。
〔注：以下所有所说金额均为含税进价金额，商品验收数量均为包括赠品的验收数量〕一、移动平均法商品验收单审核后，如果该商品在验收之前库存为0，那么“成本=商品验收金额/商品验收数量〞；商品验收单审核后，如果该商品在验收之前库存不为0，那么“成本=〔商品库存金额+商品验收金额〕/〔商品库存数量+验收数量〕〞商品退货单审核后，如果退货后商品库存大于0，那么“成本=〔商品库存金额-商品退货金额〕/〔商品库存数量-退货数量〕〞；商品退货单审核后，如果退货后商品库存小于等于0，那么成本坚持不变。
1,标准成本法和移动平均价
1，标准成本法和移动平均价SAP系统有两种典型的存货计价方法：标准成本法和移动平均价。
2，发票晚于收货（货到票未到）如果收到发票晚于收货，根据存货计价方法的不同，自动记账的科目和金额也会有所不同：（1）标准成本法标准成本法下，价差将计入“发票价差”科目。
价差包括收货时标准成本和采购定单价格的差异，也包括发票校验时采购定单价格和发票价格的差异。
（2）移动平均价移动平均价下，收货时直接按采购定单价格计入存货价值。
收发票时的价差，如果库存充足则直接更新库存价值，如果库存低于发票数量，则按比例一部分更新“库存”价值，一部分计入“发票价差”科目。
3，发票早于收货（票到货未到）如果收到发票早于收货，那么收发票时按发票金额计入“商品采购”科目。
（1）标准成本法标准成本法下，收货时价差计入“发票价差”科目。
（2）移动平均价移动平均价下，收货时按发票金额更新“库存”价值。
这些规则听起来有点复杂，主要是因为各种情况的排列组合比较多。
下面我们以一些具体的例子来理解一下这些规则。
例2.1 标准成本法/先收货标准成本: 1.2元/件库存数量: 100件采购定单: 1.3元/件数量: 100件收货:数量: 100件发票: 1.24元/件数量: 100件这种情况下，系统自动记账如表2-1。
表2-1 “标准成本法/先收货”的自动记账此时，该物料数量，金额和成本的变化如表2-2。
表2-2 物料数量，金额和成本变化例2.2 移动平均法/先收货/库存充足初始移动平均价: 1.2元/件库存数量: 100件采购定单: 1.3元/件数量: 100件收货: 数量: 100件发票: 1.24元/件数量: 100件这种情况下，系统自动记账如表2-3。
表2-3 “移动平均法/先收货/库存充足”的自动记账此时，该物料数量，金额和成本的变化如表2-4:表2-4 物料数量，金额和成本变化例2.3 移动平均法/先收货/库存不足初始移动平均价： 1.2元/件库存数量: 100件采购定单: 1.3元/件数量: 100件收货: 数量: 100件领用: 数量: 120件发票: 1.4元/件数量: 100件这种情况下，系统自动记账如表2-5。
3移动平均法
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：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.∴t-1+M t=M t-1这是它的递堆公式。
当N较大时，利用递堆公式可以大大减少计算量。
由于移动平均可以平滑数据，消除周期变动和不规则变动的影响使长期趋势显示出来，因而可以用于预测：预测公式为：y t+1＝M t即以第t期移动平均数作为第t+1期的预测值。
例1：某市汽车配件销售公司，某年1月至12月的化油器销量如表4－1所示。
试用简单移动平均法，预测下年1月的销售量。
解：分别取N＝3和N＝5按列预公式y t =y t+1=计算3个月和5个月移动平均预测值，其结果如表：y t-y t-Ny t-y t-N^^y t+y t-1+y t-23y t+y t-1+y t-2+y t-3+y t-4^5100200300400500600123456789101112实际销售量3个月移动平均预测值5个月移动平均预测值由图可以看出，实际销售量的随机波动比较大，经过移动平均法计算以后，随即波动显著减小，即消除随机干扰。
而且求取平均值所用的月数越多，即N 越大，修匀的程度也越大，波动也越小。
但是，在这种情况下，对实际销售量真实的变化趋势反应也越迟钝。
反之，如果N 取的越小，对销售量真实变化趋势反应越灵敏，但修匀性越差，从而把随机干扰作为趋势反映出来。
因此，N 的选择甚为重要，N 应取多大，应根据具体情况作出抉择，当N 等于周期变动的周期时，则可消除周期变动影响。
存货的估值与核算方法
存货的估值与核算方法存货是企业在日常经营活动中所拥有的，用于生产销售或经营服务的商品或物料。
在会计核算中，准确估值和核算存货是非常重要的。
本文将探讨存货的估值原则和常用的核算方法，以帮助读者更好地理解和应用。
一、存货的估值原则1. 成本原则根据成本原则，存货应当以取得或生产的成本进行估值。
成本包括直接材料、直接人工和直接制造费用，还包括间接制造费用按一定分配方法计算后的费用。
成本原则能够确保存货的核算更加准确，符合实际经营状况。
2. 实现价值原则当存货的实现价值低于其成本时，应当将存货按照实现价值进行估值。
实现价值是指通过出售或使用存货所能获得的经济利益。
这一原则通常用于存货价值的下调，以适应市场供求关系的变化。
3. 有关成本、实际销售和数量等要素的合理判断在估值过程中，还需要结合实际情况，根据有关成本、实际销售和数量等要素进行合理的判断。
例如，在计算存货成本时，应当考虑到可能存在的废品、报废以及剩余价值等问题，以便更准确地反映存货的真实价值。
二、存货核算方法1. 先进先出法（FIFO）先进先出法是指当存货售出时，按照存货购买的先后顺序确定成本。
这意味着先购入的存货会先被售出，而后购入的存货会后被售出。
先进先出法适用于特定类型的存货，如食品和药品等易腐败的商品。
2. 后进先出法（LIFO）后进先出法与先进先出法正好相反，它是指当存货售出时，按照存货购买的先后顺序的相反顺序确定成本。
也就是说，后购入的存货会先被售出，而先购入的存货会后被售出。
后进先出法适用于价格上升的情况下，可以通过高成本核算来减少损益。
3. 移动平均法（AVCO）移动平均法是指根据存货购入的各批次价格的平均值来确定成本。
每当有新的购入或生产时，存货的成本会重新计算。
移动平均法能够平滑成本波动，适用于价格相对稳定的存货。
4. 具体标识法具体标识法是指根据每个存货单位的实际成本来确定存货的成本。
这种方法适用于存货单位较少，同时每个存货单位可以追踪的情况下，能够提供最准确的存货成本。
经济学技巧分析经济数据的方法
经济学技巧分析经济数据的方法经济学作为一门社会科学，研究着人类社会中生产、分配和消费等经济活动的规律。
经济数据是经济学研究中不可或缺的重要资源，它们反映了经济现象的发展和变化。
如何准确分析经济数据，发现其中的规律与趋势，是经济学者和决策者必须具备的关键能力。
本文将介绍几种经济学技巧，帮助读者更好地分析经济数据。
一、时间序列分析时间序列分析是一种常用的经济学技巧，用于研究同一经济变量在时间上的演变规律。
通过构建数学模型，分析历史数据的趋势、周期性和季节性等特征，可以预测未来的经济走势。
时间序列分析常用的工具包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法等。
1. 移动平均法移动平均法是一种平滑时间序列数据的方法，通过计算一定时间段内的均值来消除随机波动，关注数据的长期趋势。
常用的移动平均法包括简单移动平均法和加权移动平均法。
简单移动平均法适用于数据波动较小的情况，而加权移动平均法则能更好地反映数据的变动趋势。
2. 指数平滑法指数平滑法是一种较为简单有效的时间序列分析方法，它基于最近数据的权重较大，随着时间的推移，旧数据的权重逐渐减小。
通常采用的指数平滑法包括简单指数平滑法和双指数平滑法，可以灵活地预测未来的数据走势。
3. 趋势分析法趋势分析法是一种通过拟合趋势线来判断时间序列数据变化趋势的方法。
常用的趋势线包括线性趋势线、指数趋势线和多项式趋势线等。
趋势分析法能够揭示出数据的长期变动趋势，并对趋势进行预测。
二、横截面分析横截面分析是一种通过搜集和比较不同个体在同一时间点上的数据来研究经济问题的方法。
横截面数据一般反映了某一时期内各个经济个体的特征和状况。
横截面分析常用的方法包括相关分析、回归分析和因子分析等。
1. 相关分析相关分析是一种用来研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
通过计算相关系数，可以判断变量之间的线性关系强度和方向。
相关分析能够帮助经济学家发现变量之间的关联性和影响。
2. 回归分析回归分析是一种通过建立经济模型，研究因变量与自变量之间的关系的方法。
三年移动平均法计算标准差的stata命令
在统计学中，标准差是用来衡量数据集合的离散程度或者分布的广度。
而三年移动平均法是一种常用的计算标准差的方法之一。
在本文中，我将详细介绍使用Stata命令来计算三年移动平均法的标准差，并探讨这一方法的优缺点以及个人看法。
在Stata中，计算三年移动平均法标准差的命令为：```statatsset timevar // 设定时间序列变量tssmooth ma3 varname, gen(ma3_varname) // 计算三年移动平均值tsline ma3_varname // 画出三年移动平均值的趋势图sum ma3_varname // 计算三年移动平均值的标准差```以上命令中，tssmooth用于计算三年移动平均值，gen选项用于生成新的变量，tsline用于画出趋势图，sum用于计算标准差。
通过这些命令，我们可以方便地使用Stata来计算三年移动平均法的标准差。
三年移动平均法的计算方法是将每个数据点的值与其前后相邻的两个数据点的值相加，再除以3。
这样可以有效地对数据进行平滑处理，减小数据的波动，从而更好地反映长期趋势。
通过计算三年移动平均法的标准差，我们可以更好地判断数据的波动情况，帮助我们做出更准确的预测和分析。
然而，三年移动平均法也存在一定的局限性。
它只能反映长期趋势，对于短期变化的反应比较迟钝。
另外，由于是对数据进行平滑处理，因此并不能很好地捕捉数据的突发变化。
在实际应用中，我们需要综合考虑三年移动平均法的优缺点，结合具体问题来选择合适的分析方法。
个人而言，我认为三年移动平均法虽然有其局限性，但在某些情况下仍然是一种有效的分析方法。
特别是在需要预测长期趋势，并且不希望受到短期波动干扰的情况下，三年移动平均法能够发挥其优势。
当然，我们也可以结合其他方法，如加权移动平均法等来获取更全面的分析结果。
通过Stata命令可以方便地计算三年移动平均法的标准差，帮助我们更好地理解数据的长期趋势和波动情况。
存货的移动平均法
存货的移动平均法移动平均法亦称移动加权平均法，指本次收货的成本加原有库存的成本，除以本次收货数量加原有存货数量，据以计算加权单价，并对发出存货进行计价的一种方法。
计算公式如下：存货加 = 原有存货成本+本批收货的实际成本本批发货成本=本批发货数量×存货加权单价移动加权平均法的优点在于能使管理当局及时了解存货的结存情况，而且计算的平均单位成本以及发出和结存的存货成本比较客观。
但采用这种方法，每次收货都要计算一次平均单价，计算工作量较大，对收发货较频繁的小企业不适用。
[转]加权平均法和移动平均法1.加权平均法.亦称全月一次.是指以本月全部进货数量加上月初存货数量作为权数,去除本月全部进货成本加上本月初存货成本,计算出存货的加权平均单位成本,一此为基础计算本月存货的成本和期末存货的成本的一种方法.计算:存货单位成本={月初库存存货的实际成本+∑(本月各批进货的实际单位成本*本月各批进货的数量)}/(月初库存存货数量+本月各批进货数量之和)本月发出存货的成本=本月发出存货的数量*存货单位成本本月月末库存存货成本=月末库存存货的数量*存货单位成本或=月初库存存货的实际成本+本月收入存货的实际成本-本月发出存货的实际成本采用全月一次加权平均法,只在月末一次计算加权平均单价,所以比较简单.而且在市场价格上涨或下跌时所计算出的单位成本平均化,对存货成本的分摊较为折中.但是,缺点是平常无法从帐上提供发出和结存存货的单价及金额,不利于加强对存货的管理.2.移动加权平均法.亦称移动加权平均法,是指每次进货的成本加上原有库存存货的成本,除以每次进货数量加上原有库存存货的数量,据以计算加权平均单位成本,作为在下次进货前计算各次发出存货成本依据的一种方法.计算公式:存货单位成本=(原有库存存货的实际成本+本次进货的实际成本)/(原哟眼库存存货数量+本次进货数量)本次发出存货的成本=本次发出存货数量*本次发货前存货的单位成本本业月末库存存货成本=月末库存存货的数量*本月月末存货单位成本加权平均法，即将各数值乘以相应的单位数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。
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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：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.∴t-1+M t=M t-1这是它的递堆公式。
当N较大时，利用递堆公式可以大大减少计算量。
由于移动平均可以平滑数据，消除周期变动和不规则变动的影响使长期趋势显示出来，因而可以用于预测：预测公式为：y t+1＝M t即以第t期移动平均数作为第t+1期的预测值。
例1：某市汽车配件销售公司，某年1月至12月的化油器销量如表4－1所示。
试用简单移动平均法，预测下年1月的销售量。
解：分别取N＝3和N＝5按列预公式y t =y t+1=计算3个月和5个月移动平均预测值，其结果如表：y t-y t-Ny t-y t-N^^y t+y t-1+y t-23y t+y t-1+y t-2+y t-3+y t-4^5100200300400500600123456789101112实际销售量3个月移动平均预测值5个月移动平均预测值由图可以看出，实际销售量的随机波动比较大，经过移动平均法计算以后，随即波动显著减小，即消除随机干扰。
而且求取平均值所用的月数越多，即N 越大，修匀的程度也越大，波动也越小。
但是，在这种情况下，对实际销售量真实的变化趋势反应也越迟钝。
反之，如果N 取的越小，对销售量真实变化趋势反应越灵敏，但修匀性越差，从而把随机干扰作为趋势反映出来。
因此，N 的选择甚为重要，N 应取多大，应根据具体情况作出抉择，当N 等于周期变动的周期时，则可消除周期变动影响。
在实用上，一个有效的方法是：取几个N 值进行试算，比较它们的平均预测误差，从中选择最优的。
如：在本例中，要确定化油器销售量预测，究竟是取3合适还是取5合适，可通过计算这两个预测公式的均方误差MSE ，选择MSE 较小的那个N 。
当N=3时 MSE= ∑ (y t -y t )2= = 3210.33当N=5时 MSE= ∑ (y t -y t )2= = 1591.86计算结果表明：N=5时，MSE 较小，故选N=5。
预测下年1月的化油器销售量为448只。
简单移动平均法只适合作近期预测，而且是预测目标的发展趋势变化不大的情况。
如果目标的发展趋势存在其它的变化，系用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差和滞后。
二 加权移动平均法在简单移动平均公式中，每期数据在平均中的作用是等同的，但是，每期数据所包含的信息量并不一样，近期数据包含着更多于未来情况的信息。
因此，把各期数据等同看待是不尽合理的，应考虑各期数据的重要性，对近期数据给予较大的权数，这就是加权平均法的基本思想。
设时间序列为：y 1,y 2,……y t ……；加权移动平均公式为：M tw = t ≥ N式中：M tw 为t 期加权移动平均数；W i 为 y t-i+1 的权数，它体现了相应的y 在加权平均数中的重要性。
利用加权移动平均数来作预测，其预测公式为：y t+1=M tw即以第t 期加权移动平均数作为第t+1期的预测值。
例：我国1979-1988年原煤产量如图表，试用加权移动平均法预测1989年的产量：1 9 12t=4 ∧ 28893 9 1 7 12t>6 ∧ 11143 7 w 1y t +w 2y t-1+……+w n y t-n+1w 1+w 2+……+w n^解：取w1=3 w2=2 w1=1 预测公式：y t+1=三年加权移动平均预测值,其结果列于上表中,而1989年的原煤产量预测值为y 1989= = 9.48 (亿吨)这个预测值偏低，可以修正，其方法是：先计算各年预测值与实际值的相对误差。
例如：1982年为 × 100% ＝ 6.31%将相对误差列入上表中，再计算总的平均误差：（1－ ）× 100% ＝ (1－ )×100%＝ 9.50%由于总预测的平均值比实际值低9.50% ，所以将1989年的预测值修正为： ＝ 10.48 （亿吨）在加权移动平均法中，W t 的选择，同样具有一定的检验性。
一般原则：近期数据的权数越大，这期数据的权数小。
至于大到什么程度和小到什么程度，完全靠预测者对序列作全面的了解和分析而定。
三 趋势移动平均法前面介绍了的简单移动平均法和加权移动平均法，在时间序列没有明显的趋势变动时，能准确地反映实际情况。
但当时间序列出现直线增加或减少变动趋势时用简单移动平均法和加权移动平均法来预测就会出现滞后误差。
因此，需要进行修正，修正的方法是：作二次移动平均，利用移动平均滞后误差的规律来建立直线趋势的预测模型。
这就是趋势移动平均法。
一次移动平均数为： M t (1)＝在一次移动平均的基础上，再进行一次移动平均，就是二次移动平均，其计算公式为：^ 3y t +2y t-1+y t-23+2+1 ^ 3×9.80+2×9.28+1×8.946 6.66－6.246.66. ∑y t^ ∑y t 52.89 58.44 9.48（1－9.5%） y t ＋y t-1＋……＋y t-N+1 NM t (2)＝其推出公式：M t (2)＝M (2) t-1＋下面讨论如何利用移动平均的滞后偏差建立直线趋势预测模型。
设时间序列：｛y t ｝从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期亦按此直线趋势变化，则可设此直线趋势预测模型为y t+T ＝a t +b t T T ＝1,2,……其中：t 为当前时期数；T 为由t 至预测期的时期数；y t+T 为t+T 期预测值；a t 为截距；b t 为斜率。
a t ，b t 又称为平滑指数。
现在，我根据移动平均值来确定a t 和b t由y t+T ＝a t +b t T 模型可知：T ＝0时： a t＝y tT ＝－1时：y t-1=y t -b ty t-2=y t -2b ……T=－N+1y t-N+1=y t-(N-1)b t所以M t (1)＝＝＝＝y t －21-N b t 因此 y t －M t (1) ＝21-N b t 由y t+T =a t +b t T 有：y t-1－M t-1(1) ＝21-N b t （注意b t 是常数） 又 y t －y t-1＝M t (1) －M t-1(1) ＝b t类似 y t －M t (1) ＝21-N b t 的推导，可得：M t (1) －M t (2) ＝21-N b t于是由 y t －M t (1) ＝21-N b tM (1)t ＋M (1)t-1＋……＋M (1)t-N+1N M t (1)－M (1)t-n N ^ ^ ^ ^ y t ＋y t-1＋……＋y t-N+1Ny t ＋（y t －b t ）＋……[y t －（N －1）b t ]NNy t －[1＋2＋……＋（N －1）] b tN^M t (1)－M t (2) ＝21-N b t可得a t 和b t 的计算公式a t ＝2 M t (1)－M t (2)b t ＝12-N （M t (1) －M t (2)）例：我国1965-1985年的发电总量如表。
试预测1986年和1987年的发电总量。
5001000150020002500300035004000246810121416182021发电总量一次移动平均二次移动平均表：我国发电总量及一、二次移动平均数计算表 单位：亿度解：由散点图4-2可以看出，发电量基本呈直线上升趋势。
可用趋势移动平均放来预测。
取N=6 分别计算 M21(1) =6306630933277351437704107+++++=3461.2M21(2)=68.24350.26257.28320.30467.32462.3461+++++=2941.2再由公式：α21=2M 21（1）- M 21（2=2×3461.2－2941.2=3981.2b21=162-( M 21（1）- M 21（2）)=52(3461.2—2941.2)=208 于是得到t=21时,直线预测模型为y 21+T =3981.2+208T预测1986年和1987的发电总量为y 1986=y 22=y21+1=3981.2+208=4189.2 y 1987=y 23=y 21+2=3981.2+208×2=4397.2趋势移动平均法对于同时存在直线趋势与周期波动的序列，是一种既能反映趋势变化，又可以有效的分离出周期变动的方法。
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