如何在 excel 中计算移动平均预测

移动平均预测使用多个先前时期的移动平均值来预测下一时期的值。

以下示例显示如何在 Excel 中计算移动平均预测。

示例：如何在 Excel 中计算移动平均预测

假设我们有以下数据集，显示一家企业连续 20 天的总销售额：

假设我们要计算 5 天移动平均预测。

这意味着我们将使用前 5 天的平均销售额作为第二天的预测值。

为此，我们可以在单元格C8中键入以下公式：

 =AVERAGE( B2:B6 )

然后我们可以单击此公式并将其拖动到 C 列中的每个剩余单元格：

C 列中的值代表预测的 5 天移动平均销售值。

例如，2023 年 1 月 6 日的预测销售值为11 。

为了量化我们的预测值与实际销售值的匹配程度，我们可以计算MAPE （平均绝对百分比误差），它使用以下公式：

MAPE = (1/n) * Σ(|实际 – 预测| / |实际|) * 100

金子：

• Σ – 表示“和”的符号
• n——样本量
• real——数据的实际值
• 预测——数据的预期值

MAPE 之所以常用，是因为它易于解释和解释。例如，MAPE值为11.5%意味着预测值与实际值之间的平均差异为11.5%。

MAPE 值越低，模型预测这些值的能力就越好。

要计算此预测模型的 MAPE，我们可以在单元格D7中键入以下公式：

 =ABS( B7 - C7 )/ B7 *100

然后我们可以单击此公式并将其拖动到 D 列中的每个剩余单元格：

最后，我们可以在单元格D22中键入以下公式来获取此预测模型的 MAPE：

 =AVERAGE( D7:D21 )

以下屏幕截图显示了如何在实践中使用该公式：

可以看出，该模型的MAPE在19.12%左右。

这告诉我们，5日移动平均线预测的销售值与实际销售值之间的平均差异为19.12%。

如果我们愿意，我们可以使用不同的间隔（例如 10 天移动平均线预测）重复此过程，以确定此预测是否会导致较低的 MAPE 值。

其他资源

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