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上期销售量法 类比销售量法 移动平均法 算术平均法
指数平滑法属于定量预测法中的回归预测法 这种方法只需要本期的预测值便可预测下一期的数据 利用历史数据进行平滑来消除随机因素的影响，对过去不同时间的资料取不同的权数加权，加以平均进行趋势预测 如果实际数据序列有非线性增长的倾向，则应用多次指数平滑法建立非线性预测模型,再用模型进行预测
指数平滑法属于定量预测法中的回归预测法 这种方法只需要本期的预测值便可预测下一期的数据 利用历史数据进行平滑来消除随机因素的影响，对过去不同时间的资料取不同的权数加权，加以平均进行趋势预测 如果实际数据序列有非线性增长的倾向，则应用多次指数平滑法建立非线性预测模型，再用模型进行预测
指数平滑法属于定量预测法中的回归预测法 这种方法只需要本期的预测值便可预测下一期的数据 利用历史数据进行平滑来消除随机因素的影响，对过去不同时间的资料取不同的权数加权，加以平均进行趋势预测 如果实际数据序列有非线性增长的倾向，则应用多次指数平滑法建立非线性预测模型，再用模型进行预测
简单平均法 加权移动平均法 回归分析法 指数平滑法 移动平均法
目的是消除时间序列的不规则成分所引起的随机波动 包括移动平均法和指数平滑法 能够适用于波动较大时间序列的预测 操作较为复杂，对数据要求高 对于近期（如下一期）的预测具有较高的精度
当时间序列中的观察值呈上升趋势时，不能用加权算术平均数作为下期预测值 若观察期每个观察值的重要性不同，加权算术平均预测值优于算术平均预测法 当预测各期的环比发展速度大致接近时，可用几何平均预测法进行预测 在使用加权移动平均预测法时，距离预测当期最近时期的新数据权数最大
直观预测法 计划指标算法 用户的调查法 时间序列分析法
预测者可根据各具体数据的影响大小分别给予不同的权数 预测值是离预测期最近的一组历史数据（实际值）平均的结果 参加平均的历史数据的个数（即跨越期数）是固定不变的 参加平均的一组历史数据是随着预测期的向前推进而不断更新的，每当吸收一个新的历史数据参加平均的同时，就剔除原来一组历史数据中离预测期最远的那个历史数据
指数平滑法是以指数模型拟合时间序列观测值，达到预测目的 指数平滑法是使用时间序列中最近k期的简单平均数作为下一期的预测值 指数平滑法是使用过去时间序列值的加权平均数作为预测值 指数平滑法可用于非平稳时间序列的预测
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