简单移动平均法和加权移动平均法有什么区别？

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简单移动平均法（SMA）和加权移动平均法（WMA）都是基于历史数据的短期预测方法，但核心区别在于对“不同时期数据的重视程度”，具体差异如下：

1. 权重分配：均等 vs 不均等

– 简单移动平均（SMA）：

对“最近N个周期的数据”赋予相同的权重（均为1/N）。

例如：用最近3个月销量预测下个月，取3个月销量的算术平均值（（A+B+C）÷3），A、B、C的权重都是1/3。

– 加权移动平均（WMA）：

对“不同时期的数据”赋予不同的权重，通常近期数据权重更高（认为最新数据更能反映当前趋势）。

例如：同样用最近3个月销量预测，可能给最近1个月（C）权重0.5，中间1个月（B）0.3，最早1个月（A）0.2，预测值=A×0.2 + B×0.3 + C×0.5。

2. 对数据变化的敏感度：滞后 vs 敏感

– SMA：

由于所有数据权重均等，对“最新数据的变化”反应较慢，滞后性强。

例：若某产品销量持续增长（1月100，2月200，3月300），SMA预测4月为（100+200+300）÷3=200，但实际可能增长到400，偏差大。

– WMA：

因近期数据权重更高，能更快捕捉趋势变化，滞后性较弱。

例：同上数据，若权重为0.2、0.3、0.5，WMA预测4月=100×0.2 + 200×0.3 + 300×0.5=230，更接近实际增长趋势（虽仍可能偏低，但比SMA更合理）。

3. 计算复杂度：简单 vs 稍复杂

– SMA：计算极简，直接用算术平均（Excel的 AVERAGE() 函数可实现），无需额外设置权重，业务人员易上手。

– WMA：需先确定各期权重（权重总和需为1），再按“数据×权重”求和，计算步骤稍多，且权重设置依赖经验（如“近期权重是否足够高”）。

4. 适用场景：稳定 vs 有轻微趋势

– SMA适合：数据波动小、无明显上升/下降趋势的场景（如成熟日用品的周度销量、客户稳定的复购量），此时“均等权重”足以平滑随机波动。

– WMA适合：数据有缓慢趋势（如逐渐增长/下降）或需要“更重视近期变化”的场景（如季节性较弱但市场略有波动的产品），通过权重调整减少滞后性。

总结：核心差异对比表

| 维度 | 简单移动平均（SMA） | 加权移动平均（WMA） |

|—————|—————-|——————|

| 权重 | 所有数据权重均等（1/N） | 近期数据权重更高（总和=1） |

| 对新数据的敏感度 | 低（滞后性强） | 高（滞后性弱） |

| 计算难度 | 简单（算术平均） | 稍复杂（需设置权重） |

| 适用场景 | 数据稳定、无明显趋势 | 数据有缓慢趋势、需重视近期变化 |

一句话总结：SMA是“平均主义”，适合稳定场景；WMA是“侧重近期”，适合略有趋势的场景。