基于简单移动平均法的汽车售后配件需求预测研究

汽车产业发展迅速,已成为国民经济的支柱产业,在经济发展中起着重要作用。随着汽车产业的发展,汽车售后配件也得到了迅速发展,为了合理库存,提高配件的使用率,减少资金的占用率,因此,配件的需求预测分析显得尤为重要。本文利用简单移动平均法对汽车售后配件需求进行预测分析,为汽车售后服务企业提供借鉴和参考。

应用简单移动平均法探讨武钢麻疹免疫效果

应用简单移动平均法探讨武钢麻疹免疫效果武汉钢铁（集团）公司卫生防疫站（４３００８０）耿海倾１９７６年武钢实施计划免疫以来，“四苗”覆盖率逐年提高，相应传染病逐年下降，在ＷＨＯ儿童基金会和卫生部１９８７年第一个８５％达标验收中武钢“四苗”覆盖率达到９５...

基于移动平均法的汽车4S店新车销售需求预测分析

需求预测是4S库存管理重要组成部分,建立科学库存既能满足消费者需求,又能节约商家资本,因此选择合理的预测方法,准确预测需求十分重要。本文采用三种方法即简单移动平均法、加权移动平均法、一次指数平滑法对4S店汽车销量进行需求预测,用均方差值进行精度比较,采用均方差最小的为需求预测值以保证精度,从而使预测值更为准确,为4S店合理库存提供参考。

带有动量效应的在线动态移动平均反转策略

针对现有均值反转类策略存在的预测模型参数无法动态更新和未充分考虑动量效应的问题,提出一种策略M-ODMAR。使用简单移动平均模型对股票价格进行预测,并通过在线牛顿步(Online Newton Step,ONS)算法对模型参数进行动态更新;利用在线被动攻击(Passive Aggressive,PA)算法选取投资组合;使用L1中位数来提取价格动量信息并对投资组合进行调整。实验结果显示,在四个数据集上该策略的累积收益高于所对比的其他策略,说明了参数的动态更新和动量效应的加入对于均值反转类策略的累积收益提高具有促进作用。

基于OGD算法的在线移动平均反转策略

为改善非平稳金融市场环境下在线投资组合策略无法实时动态调整的缺点,提出一种OGDMAR策略。基于在线梯度下降(OGD)算法,对在线移动平均反转策略的预测模型进行改进,使预测模型的系数在每次迭代时都可重新调整。在4个经典数据集上进行数值实验,结果表明,与原策略的累积收益相比,改进策略在4个数据集上分别提升了111%、134%、32%和48%,并且在不同的交易成本条件下累积的收益更高。OGDMAR策略具有应对非平稳环境的能力,不仅在累积收益方面有显著提升,而且具有更强的交易成本承受能力。

经济预测讲座(四) 经济预测中的移动平均法

一、平均数预测法的意义 在同质总体中,各单位按照某一数量标志计算的不同标志值的一般水平,被称为平均数。它表明大量现象和过程的一种集中趋势,消除了其中的偏大或偏小、偏高或偏低、偏上或偏下等离散情况,从而能说明其一般水平或本质水平,便于人们认识客观事物。从计算平均数的方法来看,常用的有算术平均数、几何平均数、调和平均数、移动平均数、指数平滑平均数等多种。在经济预测中,这些方法如果运用得当,都能得到较好的结果。例如,有些商品的销售量就可以采用简单算术平均法进行预测。

2011～2015年湖南省粮食供需状况预测

以2002～2011年《湖南农村统计年鉴》为主要数据来源,采用简单移动平均法和一次指数平滑法相结合的方法,对2011～2015年湖南省粮食供需状况进行了预测,结果表明:湖南省2011～2015年粮食生产总量为2 861.22万～2 906.52万t,需求总量为2 898.07万～3 097.98万t,供需缺口为12.50万～236.76万t,供给保障率为104.36%～113.69%。

浅谈统计预测中权数的应用问题

浅谈统计预测中权数的应用问题沈阳工业高等专科学校刘柏霞在统计中，由于分组而使各组标志值出现的次数不同，而次数的多少对算术平均数的影响有权衡轻重的作用，所以标志值出现的次数又称之为权数，它有绝对数形式和相对数形式两种。权数在统计实践中应用得极为广泛，权...

重庆城市化对指数化降水变率及新增雨系数影响的研究

为了探究城市化进程对城市降水量的影响,使用简单移动平均法探究分区研究的可靠性和代表性;改进降水变率和增雨系数,定义2个全新的年际衡量指标—指数化降水变率,新增雨系数,从定性和定量2个角度研究城市化对二者的影响及相关关系。结果表明:重庆市城市化的水平受多方面的影响,在时间序列上呈现稳步上升的趋势,如今已处于成熟阶段并趋于稳定状态。重庆市城市化进程促进同期的新增雨系数的增加,抑制城市中指数化降水变率的变化,使得年平均降水量在小范围内波动,可通过控制城市化的发展进程协调城市降水量与降水变率,进而合理管控水资源循环过程,调整城市生态环境,改善人们生活环境,促进社会全面健康可持续发展。

新零售产品的精准需求预测

随着新的零售市场逐渐转型,生产模式指向多品种、小批量,商家的库存管理难度加大,若商家对消费者需求掌握不到位,可能会造成利润损失。文章研究的是新零售目标产品的精准需求预测问题,目的是使商家减少由于供大于求而导致的库存积压情况的发生,降低库存管理难度,获得更大的利润空间。此问题,文章参考了2020年第十届MathorCup高校数学建模挑战赛D题中的数据并进行处理。利用时间序列模型中的加权移动平均法和简单移动平均法从两个方面进行探讨:一方面,预测目标小类在2019年10月1日后三个月每个月的销售量,其中目标小类为历史销售时间处于2019年6月1日至2019年10月1日内且累计销售额排名前十的小类;另一方面,预测目标小类内所有skc(产品)在2019年10月1日后12周内每周的周销量,并给出每周预测值的MAPE。在这其中,假设市场环境良好,售卖商品均为合格品且售卖过程无意外。

基于时间序列的朝阳市生猪价格短期预测研究

为了获取更多利润,降低价格波动带来的风险,对朝阳市生猪价格进行基于时间序列的短期预测研究.根据辽宁省朝阳市某养猪场提供的2020~2022年3种生猪日销售价格,首先利用Excel对数据进行处理,以周为基本单位,把每周的平均价格作为周价格;其次,根据外三元猪价格中前100周的价格,分别采用时间序列预测法中的一次移动平均预测法、一次指数平滑预测法和三次指数平滑预测法来预测后57周的价格,通过与实际价格的对比可知,采用三次指数平滑预测法预测的误差最小,由此用该预测法来预测内三元猪和土杂猪后57周的价格;最后,利用Matlab计算土杂猪、内三元猪的预测值,结果显示二者的预测误差分别为0.386、0.604,并据此绘制价格变化趋势的图像,为养猪场预测生猪价格提供理论依据.

数据、模型与决策在销售工作中的应用

数据、模型与决策是什么：管理者在组织内制定决策，数据、模型与决策的目的是在科学、符合逻辑和合理的基础上制定决策。内容主要是管理科学和统计学。管理者，制定决策；管理科学，运用合理的分析来改善决策的制定。本学期通过对数据、模型与决策的学习，结合自己从事多年的销售管理工作，将其运用到自身销售管理中，受益良多。由于当前经济不景气，我所管理的经销商旗下零售门店均受到电商冲击生意惨淡，门面租金上涨，人员成本上升，导致很多门店面临生存危机，甚至倒闭的风险；通过相应的数据分析与模型的创建，做出决策，当即立断，该调整的门店调整，该关闭的门店关闭。从而有效确保销售最大化。