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太上有立德，其次有立功，其次有立言，虽久不废，此谓不朽。——《左传》

工程项目成本管理：定量预测方法

间序列的项数值开始，按一定项数求序时平均数，逐项移动，边移动边平

均。这样，就可以得出一个由移动平均数构成的新的时间序列。它把原有历史

统计数据中的随机因素加以过滤，消除数据中的起伏波动情况，使不规则的线

型大致上规则化，以显示出预测对象的发展方向和趋势。

移动平均法又可分为:简单移动平均法，加权移动平均法，趋势修正移动平

均法和二次移动平均法。这里主要介绍简单移动平均法和加杈移动平均法。

(一)简单移动平均法

1.方法

简单移动平均法，又叫一次移动平均法，是在算术平均数的基础上，通过

逐项分段移动，求得下一期的预测值。

2.案例

3.N值的选择

移动平均法的分段数据的项数(N)的选择是一个关键问题。如果N取得大，

移动平均值对数列起伏变动的敏感性差，反映新水平的时间长，随着N值的增

加，趋势线逐渐平稳，但其滞后现象也同时愈益显著，容易滞后于可能的发展

趋势。如N值取得小，其灵敏度高，反映新水平的时间短，对于随机因素反映

敏感，容易造成错觉，导致预测失误。

因此，在确定N时，要从以下几个方面考虑:

(1)处理的数据数次的多少。如数据项数多，N可取得大些;

太上有立德，其次有立功，其次有立言，虽久不废，此谓不朽。——《左传》

(2)对新数据适应程度的要求。N取得小，对新数据反映灵敏:但反映过快，

容易把意外情况错当为趋势。反映过慢，又缺乏适应性;

(3)考查时间序列的变动是否有明显的周期性波动。如有，应以其周期作为

N可消除周期性波动，使移动平均序列反映长期趋势;

(4)凭长期积累的经验，决定N值大小。

4.简单移动平均法的缺点

(1)会出现滞后偏差。如果近期内情况发展变化较快，利用移动平均法预测

要通过较长时习才能反映出来，存在着滞后偏差。

(2)一次移动平均法对分段内部的各数据同等对待，没有考虑时间先后对预

测值的影响。实际上各个不同时间期的数据对预测值的影响是不一样的。越是

接近预测期的数值，对预测值的影响就越大。

为了弥补这两个缺点，可以利用加权移动平均法、趋势修正移动平均法和

二次移动平均法。

(二)加权移动平均法

1.方法

加权移动平均法就是在计算移动平均数肘，并不同等对待各时间序列的数

据，而是给近期的数据以较大的比重，使其对移动平均数有较大的影响，从而

使预测值更接近于实际。这种方法就是对每个时间序列的数据插上一加权系

数。

2?案例

太上有立德，其次有立功，其次有立言，虽久不废，此谓不朽。——《左传》

采用加权移动平均法进行预测的结果比一次移动平均法更能接近实际。越

接近预测期的权数越大，对预测值的影响也越大。

二、指数平滑法

指数平滑法，也叫指数修正法，是一种简便易行的时间序列预测方法。它

是在移动平均法基础上发展起来的一种预测方法，是移动平均法的改进形式。

使用移动平均法有两个明显的缺点:一是它需要有大量的历史观察值的储备;二是

要用时间序列中近期观察值的加权方法来解决，因为近的观察中包含着多的未

来情况的信息，所以必须相对地比前期观察值赋予更大的杈数。即对近期的观

察值应给予的权数，察值应给予的权数，而对较远的观察值就给予递减的杈数。指数平滑法就是既

可以满足这样一种加权法，又不需要大量历史观察值的一种新的移动平均预测

法。

指数平滑法又分为:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。

3?案例

三、回归预测法

前面的预测方法仅限于一个变量，或一种经济现象，而我们所遇到的实际

问题，则往往是涉及到几个变量或几种经济现象，并且要探索它们之间的相互

关系。例如成本与价格及劳动生产率等都存在着数量上的一定相互关系。对客

观存在的现象之间相互依存关系进行分析研究，测定两个或两个以上变量之间

的关系，寻求其