移动平均法怎么算?
如何计算会计基础移动平均法
移动加权平均法就是每次购入存货，都要把库存的总金额加上本次购入的总金额除以（库存数量+本次库存的数量）。
例如：A材料本月初余额100个，单价60元，金额为6000元
5日购入200个 单价65元 金额13000
平均单价＝（6000+13000）/（100+200） ＝19000/常300＝63.33
10日购入150个 单价70元 金额10500
平均单价＝（19000+10500）/（300+150）＝29500/450＝65.56
以此类推每购入一次算一次，
统计学，移动平均法
你是用eviews做的？
用笔算的话 首先你丹选个移动平均的周期长度。以T=3为例
就是第1,2,3这三个数字进行平均 等到了S11，即一次平均后的第一个数字。
第2,3,4这四个数字进行平均得到了S12，即一次移动平均后的第二个数字。
……
然后进行二次移动平均。过程如同一次移动平均，但是是S11，S12，S13这三个数字进行平均。。。。如此往复，进行5次。然后利用公式计算预测值。因为二次移动平均相当于趁人原序列是线性的。
五次移动平均的话要算其差分吧。具体公式不太记得了。。。。。。你可以问问老师
。。。。。。。。。。。。。。。。。
存货的先进先出法，和移动平均法分别怎么计算？
先进先出法：先用原先库存的20匹，=20*800=16000
再取后来的=56.5-20=36.5，单价=51282.05/60=854.7（一般用不含税 价） =36.5*854.7=31196.55
所以合计为16000+31196.55=47196.55移动加权平均法：先求单价=（16000+51282.05）/（60+20）=67282.55/80=841.03
所以合计为=841.03*56.5=47518.2
采用移动平均法核算发出存货的计价方法怎么算
移动加权平均法是指每次收货后，立即根据库存存货数量和总成本，计算出新的平均单价或成本的1种方法。 如下：
时间 购入 发出 结存
数量 单价 金额 数量 单价 金额 数量 单价 金额
2008-3-1 盯 3000 10 30,000.00
2008-3-5 9000 11 99,000.00 12000 10.75 129,000.00
2008-3-10 10500 10.75 112,875.00 1500 10.75 16,125.00
2008-3-20 6000 12 72,000.00 7500 11.75 88,125.00
2008-3-25 6000 11.75 70,500.00 1500 11.75 17,625.00
移动平均法怎么计算
就按简单平均法记算吧。
简单移动平均法中的计算方法是对时间序列进行什么
简单移动平均法是指对由移动期数的连续移动所形成的各组数据，使用算术平均法计算各组数据的移动平均值，并将其作为下一期预测值。
简单的移动平均的计算公式如下：
Ft=(At-1+At-2+At-3+…+At-n)/n
式中，Ft--对下一期的预测值；
n--移动平均的时期个数；
At-1--前期实际值；
At-2,At-3和At-n分别表示前两期、前三期直至前n期的实际值。
什么是移动平均法?
我在誉财上课的时候有讲过，（会计培训）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。
3期移动平均法怎么计算
就按简单平均法记算吧。
移动平均法例题答案
例：某企业 1 月～11 月份的销售收入时间序列如表 1 示。试用一次简单滑动平均法预测第 12 月份的销售收入。计算结果表明，N = 4 时，预测的标准误差较小，所以选取N = 4 。预测第12 月份的销售收入为993.6。计算的Matlab 程序如下：clc,cleary=[533.8 574.6 606.9 649.8 705.1 772.0 816.4 892.7 963.9 1015.1 1102.7];m=length(y);n=[4,5]; %n 为移动平均的项数for i=1:length(n)%由于n 的取值不同，yhat 的长度不一致，下面使用了细胞数组for j=1:m-n(i)+1yhat{i}(j)=sum(y(j:j+n(i)-1))/n(i); end y12(i)=yhat{i}(end); s(i)=sqrt(mean((y(n(i)+1:m)-yhat{i}(1:end-1)).^2));end y12,s简单移动平均法只适合做近期预测，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，采用简单移动平均法就会产生较大的预测偏差和滞后。移动平均法简介：移动平均法是根据时间序列资料逐渐推移，依次计算包含一定项数的时序平均数， 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。
预测中的移动平均法
【答案】：D
答案A不正确，因为横截面回归分析检验一个特定时间上，大量数据间的关系(例如，不同的或者多种生产方法或者地点)。答案B不正确，因为回归分析将预测与特定变量的变化关联在一起。答案C不正确，因为使用指数平滑法，每次预测值等于上一次的观测值与平滑系数乘积加上上一次的预测值与1减去平滑系数的乘积之和。答案D正确。移动平均法是一种平滑技术，使用过去n期(通过t期)的经验来预测下一期的值。因此，使用新的观测来代替就的观测值得到均值。下一期的预测公式(t+1期)是过去n个观测值的和除以n。
移动平均法预测的基本步骤
移动平均法预测的基本步骤如下：1、把收集到的有关数据按时间先后排列，把最近期间的数据排在前边。设 Xt、Xt-1、Xt-2、⋯、Xt-a。把这些数据画在坐标图上，按时间先后次序把标出的各点连成线。这样的连线呈现出不平滑状态，很难看出事物发展的趋势和倾向。2、把上边的数据按照分段移动计算平均值。若以 5年为一段，设第一个 5年 a1 为平均数，第二个 5年 a2 为平均数，类推 a3，a4，⋯，an。移动平均法和加权平均法的区别概念不同：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。移动加权平均法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。计算公式不同：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)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)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)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。说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
移动平均法简单例题
移动平均法是一种时间序列分析方法，用于平滑数据并识别趋势。下面是一个简单的移动平均法例题：假设你有以下每周销售数据（单位：万美元）：周数销售额132435445667你想用移动平均法平滑这些数据，使用 3 周移动平均法，计算前三周的平均值并在第三周开始使用移动平均法。请计算第 4 周和第 5 周的移动平均值。解题思路：计算前三周的平均值，得到初始移动平均数。在第三周开始，每周计算前三周的销售额的平均值，作为移动平均数。在第四周和第五周分别计算移动平均数。解题步骤：计算前三周的平均值：(3+4+5)/3=4。在第三周开始，每周计算前三周的销售额的平均值，作为移动平均数：第三周移动平均数：(3+4+5)/3=4第四周移动平均数：(4+5+4)/3=4.33第五周移动平均数：(5+4+6)/3=5因此，第四周的移动平均数是4.33，第五周的移动平均数是5。【摘要】
移动平均法简单例题【提问】
亲 您好，非常抱歉，让您久等了哦，根据您所描述的问题：移动平均法简单例题【回答】
移动平均法是一种时间序列分析方法，用于平滑数据并识别趋势。下面是一个简单的移动平均法例题：假设你有以下每周销售数据（单位：万美元）：周数销售额132435445667你想用移动平均法平滑这些数据，使用 3 周移动平均法，计算前三周的平均值并在第三周开始使用移动平均法。请计算第 4 周和第 5 周的移动平均值。解题思路：计算前三周的平均值，得到初始移动平均数。在第三周开始，每周计算前三周的销售额的平均值，作为移动平均数。在第四周和第五周分别计算移动平均数。解题步骤：计算前三周的平均值：(3+4+5)/3=4。在第三周开始，每周计算前三周的销售额的平均值，作为移动平均数：第三周移动平均数：(3+4+5)/3=4第四周移动平均数：(4+5+4)/3=4.33第五周移动平均数：(5+4+6)/3=5因此，第四周的移动平均数是4.33，第五周的移动平均数是5。【回答】
移动平均法如何应用？
统计中的移动平均法是对动态数列的修匀的一种方法，通过时距扩大计算其移动平均数来削弱偶然因素的影响。如
年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
粮食产量 320 342 336 361 388 380 406 435 430 456 480
三项移动平均 一 332.7 346.3 361.7 376.3 391.3 407.0 423.7440.3 455.3 一
五项移动平均 一 一 349.4 361.4 374.2 394.0 407.8 421.4441.4 一 一
具体的可以分为奇数项的三项平均和五项平均，也可以是偶数项的四项平均、12项平均，但偶数项的平均需再作一次二项移动平均 ，以移正其位置。
究竟作几项移动平均好，要根据数列及现象的具体情况而定。一般来说， 时距项数越多 ，移动平均动态数列的修匀程度越大， 而所得新的动态数列项数越少 ( 新的动态数列项数 = 原动态数列项数-时距项 数 +1, 如上例三项移动平均数列的项数 =11-3+1=9。 原动态数列为年度资料，时距确定为三项、五项或七项为宜 ； 原动态数列为月份或季度资料 ，而且现象又有季节变动，时距确定为十二项或四项为宜， 因为只有这样 ，才便于将季度变动的影响削弱而呈现出现象的长期趋势。
