移动平均预测法是以移动平均数作为预测值的方法，它是一种最简单的自适应模型。移动平均数是根据预测事件各时期的实际值，确定移动周期，分期平均，滚动前进所计算的平均数，这些移动平均数构成一个新的时间序列，这个新时间序列将原时间序列的不规则变动加以修匀，使变动趋于平滑，趋势更加明显。

移动平均预测法分为简单移动平均和加权移动平均两种。在加权移动平均中可规定适当的权数，最简单的权数是用1、2、3 等自然整数加权。加权的作用是加重近期观察值在平均数中的影响作用，即距预测期越近，权数值越大，反之则小。在时间序列没有明显的趋势增减变动和季节变动时，能较准确地反映实际，但所需的历史数据比较多。其缺点是更易受近期偶然变动的影响。

简单移动平均预测法是用第t 期的移动平均值作为第t ＋1 期的预测值的方法。公式为：

式中，n 为移动平均数所取的项数，即移动周期，一般n 越大，修匀能力越强，预测的精确度就越高。

加权移动平均预测公式为：

移动平均是局部平均，将反映的短期平均水平作为预测值使用。上式适用对长期稳定，但短期有波动的资料进行预测。(www.daowen.com)

【例9-9】　分别用上述两种方法预测A 国谷物产量（w 取1，2，3）。

解：列表计算见表9-5。

表9-5　2010—2019 年A 国谷物产量及计算数据表　单位：万吨

解析：

（1）采用3 项移动平均进行预测，2010 年、2011 年、2012 年的简单算术平均数45 092.7万吨就是2013 年的预测值，2011 年、2012 年、2013 年的简单算术平均数43 817.07万吨就是2014 年的预测值，以此类推。

（2）采用三年加权平均进行预测时，依据公式进行计算，例如：

a2013＝（44 349.3 ×1 ＋45 624.7 ×2 ＋45 304.1 ×3）÷（1 ＋2 ＋3）＝45 251.83（万吨），以此类推。