所谓的移动平均法是根据时间序列资料逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，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。
移动平均法有简单移动平均法、趋势移动平均法等，本书主要介绍简单移动平均预测法。
一、简单移动平均法的基本公式
简单移动平均就是从时间序列的第一项数值开始，按一定的项数求序时平均数，然后逐项移动，求出移动平均数列且移动平均数列构成一个新的时间序列。这个序列把原来数列的不规则变动进行了修匀，并使趋势变得更平滑、更明显。
当N较大时，可以采用此式简化计算。
由于移动平均可以平滑数据，清除周期变动和不规则变动的影响，使长期趋势显示出来，因而可以用于预测。
预测公式为即以第t期移动平均数作为第t 1期的预测值。
实际销售量的随机波动较大，经过移动平均法计算后，随机波动显著地减小，即消除了随机干扰，而且求取平均值所用的月数越多即N越大，修匀的程度越大，因此，波动也越小。但是，在这种情况下，对实际销售量真实的变化趋势反应也越迟钝。反之，如果N取得越小，对销售量真实变化趋势反应越灵敏，但修匀性越差，容易把随机干扰作为趋势反映出来。因此，N的选择甚为重要，N应取多大，应该根据具体情况作出抉择。当N等于周期变动的周期时，则可消除周期变动的影响。在实用上，一个有效的方法是取几个N值进行试算，比较它们的预测误差，从中选择最优的。预测误差可以通过均方误差MSE来度量。
如在本例中，要确定手表销售量预测，究竟应取N=3合适还是N=5合适，可通过计算这两个预测公式的均方误差MSE，选取使MSE较小的那个N。
