加权平均 和 移动平均法
时间序列平滑方法
时间序列平滑方法【实用版3篇】《时间序列平滑方法》篇1时间序列平滑是指通过一定的数学方法对时间序列数据进行处理，以消除其波动性和随机性，揭示其长期趋势和周期性变化的过程。
常用的时间序列平滑方法包括：1. 移动平均法：通过计算一段时间内的平均值来平滑时间序列数据，常见的移动平均法包括简单移动平均法、指数移动平均法和加权移动平均法等。
2. 指数平滑法：通过加权平均的方法对时间序列数据进行平滑，权重值随着时间的推移而指数递减，常见的指数平滑法包括简单指数平滑法、双参数线性指数平滑法和线性和季节性指数平滑法等。
3. 时间序列分析模型：通过建立时间序列分析模型来预测未来数据，常见的时间序列分析模型包括AR(自回归模型)、MA(滑动平均模型)、ARMA(自回归滑动平均模型)、ARIMA(自回归积分滑动平均模型) 和季节性ARIMA 等。
4. 谐波分析法：通过傅里叶变换和最小二乘法拟合，将时间序列数据分解成多个正弦曲线和余弦曲线，并选取其中能够反映时间序列特征的曲线进行叠加，以达到时间序列数据的重建目的。
《时间序列平滑方法》篇2时间序列平滑是指通过一定的数学方法对时间序列数据进行处理，以消除其波动性和随机性，揭示其内在的趋势和规律。
常见的时间序列平滑方法包括：1. 移动平均法：通过计算一段时间内的平均值来平滑时间序列数据。
常见的移动平均法包括简单移动平均法、指数移动平均法和加权移动平均法等。
2. 指数平滑法：通过指数加权平均来平滑时间序列数据。
指数平滑法分为一次指数平滑法、双参数线性指数平滑法和线性和季节性指数平滑法等。
3. Holt 线性趋势法：通过线性回归方法来拟合时间序列数据中的趋势成分，从而进行平滑处理。
Holt 线性趋势法包括单季节趋势法和多季节趋势法等。
4. Holt-Winters 季节性方法：通过季节性回归方法来拟合时间序列数据中的季节成分，从而进行平滑处理。
Holt-Winters 季节性方法包括单季节方法和多季节方法等。
成本核算方法移动加权
成本核算方法移动加权成本核算方法是指在企业的生产和经营过程中，对各项成本进行核算和计算的方法。
成本核算方法对企业的成本进行准确计量和分配，有助于企业进行经营决策和成本控制。
其中，移动加权平均法是一种常用的成本核算方法之一。
移动加权平均法又称为“移动平均法”或“加权平均法”，是一种按照商品的进货日期或生产日期，将不同时间段内进货或生产的商品成本加权平均，从而计算出平均成本的方法。
它是根据实际发生的进货或生产情况来计算成本，具有一定的灵活性和适应性。
在移动加权平均法中，最先进来的商品不一定是最先出去的，也不一定售价高于最新进来的商品。
相反，移动加权平均法采用了每一次进货（或生产）的成本价格与库存成本的平均价格相加，然后再除以库存数量，得出的平均成本作为当时库存的成本计算依据。
移动加权平均法的计算步骤是：首先，将每次进货（或生产）的成本乘以数量，得出每次进货（或生产）的金额；其次，将累计进货（或生产）的金额求和，同时计算出库存数量；最后，将累计进货（或生产）的金额除以库存数量，得出平均成本。
移动加权平均法的优势在于适用于库存周转较快、价格波动较大的产品。
它可以使得库存成本相对平稳，不会因为某一次购入（或生产）的成本波动而显著影响整体成本。
此外，移动加权平均法的计算相对简单，易于操作和理解。
然而，移动加权平均法也存在一些限制。
首先，当产品价格波动过大时，可能导致平均成本与实际成本偏离较大，不准确反映产品的实际成本。
其次，移动加权平均法对于长期保留库存的产品，可能不能准确反映产品的最新成本。
在实际应用中，企业可以根据自身情况选择合适的成本核算方法。
如果企业所处行业的产品价格波动较小、库存周转较慢，可以考虑采用其他成本核算方法，如先进先出法或后进先出法。
而对于产品价格波动较大、库存周转较快的企业，移动加权平均法是一种较为合适的成本核算方法。
总之，移动加权平均法是一种常用的成本核算方法，适用于库存周转较快且产品价格波动较大的情况。
金蝶物料计算方法
金蝶物料计算方法是指在金蝶软件中进行物料计算的方法。
金蝶软件是一款企业管理软件，其中包含了物料管理模块，可以帮助企业进行物料的采购、入库、出库、库存管理等操作。
在金蝶物料计算中，常用的方法有以下几种：
1. 期初库存法：根据物料的期初库存数量和金额，加上期间的入库数量和金额，减去期间的出库数量和金额，得到期末库存数量和金额。
2. 先进先出法（FIFO）：按照物料的先进先出原则，将最早入库的物料先出库，计算期末库存时，使用最新入库的物料。
3. 加权平均法：根据物料的入库数量和金额，计算出平均单价，然后根据平均单价和期末库存数量，计算期末库存金额。
4. 移动平均法：根据物料的历史数据，计算出移动平均单价，然后根据移动平均单价和期末库存数量，计算期末库存金额。
以上是金蝶物料计算的常用方法，根据企业的实际情况和需求，可以选择适合的方法进行物料计算。
先进先出法,加权平均法,移动加权平均法 通俗解释
先进先出法,加权平均法,移动加权平均法通俗解释先进先出法（First-In-First-Out，FIFO）是一种用于管理和处理存储的算法。
这个名字表明了使用这个算法时，最先进入存储系统的数据将会首先被处理和移除。
在一个FIFO存储系统中，所有数据项都被按照它们的到达时间顺序排列。
当有新的数据到来时，它会被放置到队列的末尾。
而在处理数据时，位于队列前部的数据项会首先被处理。
这个过程持续进行，直到队列中没有数据项为止。
通常情况下，FIFO存储系统可以被看作是一个队列（Queue），其中数据项被称为元素（Element）。
队列的末尾被称为队尾（rear），队列的前部被称为队首（front）。
当有新的元素进入队列时，它将被放置在队尾；而在处理元素时，队首的元素将首先被处理。
FIFO算法在实际应用中非常常见，尤其是在计算机操作系统和数据库系统中。
在操作系统中，FIFO算法被用于内存管理中，控制页面置换和内存分配。
在数据库系统中，FIFO算法则被用于缓存管理中，控制缓存页的替换。
加权平均法（Weighted Average Method）是一种用于计算平均值的方法，它会为不同的数据项赋予不同的权重。
在加权平均法中，每个数据项都有一个与之相关的权重。
这个权重用于指定数据项在计算平均值时的重要性。
更重要的数据项会被赋予更高的权重，而不那么重要的数据项则会被赋予较低的权重。
加权平均法的计算公式为：加权平均值= (数据项1 ×权重1 +数据项2 ×权重2 + ... +数据项n ×权重n) / (权重1 +权重2 + ... +权重n)具体来说，加权平均法可以用于估算股票指数、计算学生平均分数、计算产品成本等。
在这些应用中，不同的数据项会有不同的权重，这样就可以根据重要性来计算整体的平均值。
移动加权平均法（Moving Weighted Average Method）是一种用于计算平均值的方法，它与加权平均法类似，但是在计算平均值时会考虑最近的一段时间内的数据。
加权平均法(月末一次加权平均)和移动平均法
（月末一次)加权平均的计算方法本月有300件产品,单价为2万元/件，6号出售100件，12号购入300件，单价为2。
2万元/件，15号出售200件，请问使用加权平均法的月末成本为多少？加权平均单价：（300*2)+（300＊2。
2）/（300+300）=2.1（万元)发出产品的成本：（100+200)*2。
1=630(万元）期末结存成本：（300＊2）+(300*2.2）-630=630(万元）区别：➢（月末一次）加权平均法是指在期末计算存货的平均单位成本时，用期初存货数量和本期各批收入的数量作为权数来确定存货的平均单位成本，从而计算出期末存货和已销存货成本的一种计价方法。
这种方法只需在期末计算一次加权平均单价，比较简单。
➢移动加权平均法是指在每次收到存货以后,以各批收入数量与各批收入前得结存数量为权数，为存货计算出新的加权平均单位成本的一种方法。
每次进货后,都要重新计算一次加权平均单位成本.本批销售或耗用存货成本=本批销售或耗用存货数量*本批存货移动加权平均单位成本；加权平均法与移动平均法有什么区别？两种方法都是实际成本法.●（月末一次）加权平均法是指某段时间内的加权。
适用于价格变化不大或要求不是特别精确的成本核算。
核算起来比较简单，省时省力。
●移动加权是指按照上一日结存来加权的。
适用于价格变化大或要求精确核算的成本核算.核算比较费时。
公式:移动加权平均单位成本=（结存存货成本+本批进货成本）/(结存存货数量+本批进货数量) a.移动加权平均单价＝（上次结存数量×上次结存单价＋本次入库数量×本次入库单价）÷（上次结存数量＋本次入库数量）b。
本期（月末一次)加权平均单价＝(上期结存数量×上期结存单价＋∑本期入库数量×本期入库单价）÷（上期结存数量＋∑本期入库数量)。
存货移动平均法的计算公式
存货移动平均法的计算公式
一、存货移动平均法的基本概念。
移动平均法是一种存货计价方法，它是在每次进货后，根据库存存货数量和总成本，计算出新的平均单位成本，并对发出存货进行计价的方法。
1. 移动加权平均单价。
- 公式：移动加权平均单价=(本次收入前结存存货成本 + 本次收入存货成本)÷(本次收入前结存存货数量+本次收入存货数量)
- 例如：某企业月初库存A材料100千克，单位成本为10元/千克，本月5日购入A材料50千克，单位成本为12元/千克。
- 首先计算此时的移动加权平均单价：
- 本次收入前结存存货成本 = 100×10 = 1000元。
- 本次收入存货成本 = 50×12 = 600元。
- 本次收入前结存存货数量 = 100千克。
- 本次收入存货数量 = 50千克。
- 移动加权平均单价=(1000 + 600)÷(100 + 50)=10.67元/千克（保留两位小数）
2. 发出存货成本。
- 公式：发出存货成本 = 发出存货数量×移动加权平均单价。
- 假设本月10日发出A材料80千克，根据上面计算出的移动加权平均单价10.67元/千克。
- 发出存货成本 = 80×10.67 = 853.6元。
3. 期末结存存货成本。
- 公式：期末结存存货成本 = 期末结存存货数量×移动加权平均单价。
- 期末结存存货数量=(100 + 50 - 80)=70千克。
- 期末结存存货成本 = 70×10.67 = 746.9元（这里的10.67元/千克是前面计算出的移动加权平均单价）。
用友T3标准版几种仓库计价方式
1、先进先出法：在这种计价方式下，一定不能允许零出库，否则，系统自动返填单价时会出现混乱。
在作入库时必须填写单价，出库时可以只填数量。
单据记账时，一定要先记入库，后记出库，单据一记账出库单上的单价就会自动返填。
需要注意的是：在同一张入库单上同一货物的不同单价，比如A货：10元，A货：20，同时录入在一张入库单上时，系统不会按照先进先出去单价，而是取平均价152、全月平均法：此方式下，入库单也要输入单价，出库单不需要输入单价，单据记账时，不分先后，知道仓库进行月末处理后才会返填单价。
可以通过出入库调整单调整出入库成本和结存余额。
3、移动平均法：此方式下，入库单和出库单应同时记账，记账之后就可出成本，但是也不允许有零出库的情况发生一）先进先出法1、先进先出法是假定先收到的存货先发出，并根据这种假定的成本流转顺序对发出存货和期末存货进行计价的方法。
2、优缺点：优点：是使企业不能随意挑选存货单价以调整当期利润。
缺点：是计价工作比较繁琐，特别对于存货进出业务频繁的企业更是如此，而且当物价上涨时，会高估企业当期利润和库存存货价值；反之，会低估企业当期利润和库存存货价值。
（二）后进先出法1、后进先出法与先进先出法相反，它是以后收进的存货先发出为假定前提，对发出存货按最后收进的单价进行计价的一种方法。
2、优缺点：优点：在物价持续上涨时期，使当期发出存货成本升高，利润降低，可以减少通货膨胀对企业带来的不利影响，符合会计的稳健性原则。
缺点：这种方法计算起来也比较繁琐。
（三）加权平均法1、加权平均法也叫全月一次加权平均法，指以本月收入全部存货数量加月初存货数量作为权数，去除本月收入全部存货成本加月初存货成本的和，计算出存货的加权平均单位成本，从而确定存货的发出成本和库存成本的方法。
计算公式如下：字串9本月发出存货成本=本月发出存货数量*存货单位成本月末库存存货成本=月末库存存货数量*存货单位成本2、优缺点：优点：采用加权平均法，考虑了不同批次进货的数量及单价，计算结果比较均衡；存货加权平均单价于期末一次计算，平时只记发出存货数量，不记发出存货单价和金额，可以减少日常核算工作量。
预测误差计算公式
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 ?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 `) ^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。
' e( t$ e `" K p* \1 C8 ]: x2 G6 }4 p- j% " A# W2、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。
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加权平均
统计学名词．
“统计初步”这部分内容中，平均数是一个非常重要而又有广泛用途的概念，在日常生活中，我们经常会听到这样一些名词：平均气温、平均降雨量、平均产量、人均年收入等；而平均分数、平均年龄、平均身高等名词更为同学们所熟悉.一般来说，平均数反映了一组数据的一般水平，利用平均数，可以从横向和纵向两个方面对事物进行分析比较，从而得出结论.例如，要想比较同一年级的两个班同学学习成绩，如果用每个班的总成绩进行比较，会由于班级人数不同，而使比较失去真正意义.但是如果用平均分数去比较，就可以把各班的平均水平呈现出来.从纵向的角度来看，可以对同一个事物在不同的时间内的情况利用平均数反映出来，例如，通过两个不同时间人均年收入来比较人们生活水平、经济发展等状况.
但是，当一组数据中的某些数重复出现几次时，那么它们的平均数的表示形式发生了一定的变化.例如，某人射击十次，其中二次射中10环，三次射中8环，四次射中7环，一次射中9环，那么他平均射中的环数为:
（10 *2+8*3+7*4+9*1）/10 = 8.1
这里，7，8，9，10这四个数是射击者射中的几个不同环数，但它们出现的频数不同，分别为4，3，l，2，数据的频数越大，表明它对整组数据的平均数影响越大，实际上，频数起着权衡数据的作用，称之为权数或权重，上面的平均数称为加权平均数，不难看出，各个数据的权重之和恰为10.
在加权平均数中，除了一组数据中某一个数的频数称为权重外，权重还有更广泛的含义.
在评估某个同学一学期的学生成绩时，一般不只看他期末的一次成绩，而是将平时测验、期中考试等成绩综合起来考虑，比如说，一同学两次单元测验的成绩分别为88，90，期中的考试成绩为92，而期末的考试成绩为85，如果简单地计算这四个成绩的平均数，即将平时测验与期中、期末考试成绩同等看待，就忽视了期末考试的重要性.鉴于这种考虑，我们往往将这四个成绩分配以不同的权重。
由于10％＋10％＋30％＋50％=1，即各个权重之和为1，所以求加权平均数的式子中分母为1．下面的例子是未知权重的情况：
股票A，1000股，价格10；
股票B，2000股，价格15；
算数平均 = (10 + 15) / 2 = 12.5；
加权平均 = (10 x 1000 + 15 x 2000) / (1000 + 2000) = 13.33
其实，在每一个数的权数相同的情况下，加权平均值就等于算数平均值。
此外在一些体育比赛项目中，也要用到权重的思想.比如在跳水比赛中，每个运动员除完成规定动作外，还要完成一定数量的自选动作，而自选动作的难度是不同的，两位选手由于所选动作的难度系数不
同，尽管完成各自动作的质量相同，但得分也是不相同的，难度系数大的运动员得分应该高些，难度系数实际上起着权重的作用.
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的预测数一种常用方法。
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，可以分为：简单移动平均和加权移动平均。
还分为一次移动平均法和二次移动平均法两种。
一、简单移动平均法
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：
F t=(A t-1+A t-2+A t-3+…+A t-n)/n
式中，Ft--对下一期的预测值；
n--移动平均的时期个数；
A t-1--前期实际值；
A t-2,A t-3和A t-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
二、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相等的权重。
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公式如下：
F t=w1A t-1+w2A t-2+w3A t-3+…+w n A t-n
式中，w1--第t-1期实际销售额的权重；
w2--第t-2期实际销售额的权重；
w n--第t-n期实际销售额的权重；
n--预测的时期数；
w1+ w2+…+ w n=1
在运用加权平均法时，权重的选择是一个应该注意的问题。
经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。
一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。
例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。
但是，如果数据时季节性的，则权重也应是季节性的。
使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。
但移动平均法运用时也存在着如下问题：
1、加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感；
2、移动平均值并不能总是很好地反映出趋势。
由于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动；
3、移动平均法要由大量的过去数据的记录。
4、它通过引进愈来愈期的新数据，不断修改平均值，以之作为预测值。
移动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。
移动平均法的特点：
1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数N 越大，对数列的修匀作用越强。
2. 移动平均时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数N为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。
3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。
4. 移动平均的项数不宜过大。
@统计中的移动法规则：
统计中的移动平均法则对动态数列的修匀的一种方法，是将动态数列的时距扩大。
所不同的是采用逐期推移简单的算术平均法，计算出扩大时距的各个平均是，这一些列的推移的序时平均数就形成了一个新的数列，通过移动平均，现象短期不规则变动的影响被消除如果扩大的时距能与现象周期波动的时距相一致或为其倍数，就能进一步削弱季节变动和循环变动的影响，更好的反应现象发展的基本趋势。