又称滑动平均法,对于存在着偶然变动因素的较为平稳的时间序列,可以采用这种方法来剔除偶然变动因素,以对平稳的时间序列作出预测。基本方法是利用紧挨着预测期前的一段时间序列数据(如有个数据),按某种规则求平均值,作为预测值。当预测期在时间上移动时,所采用的时间序列数据(个数据的个数不变)也随着在时间上移动。其中一次 元移动法适用于接近平稳的恒定过程;二次 元移动平均法适用于线性增长或衰减过程。加权移动平均法的一种(见)。利用紧挨着预测期前的一段时间序列数据,分别乘上某个系数后叠加求得,用以剔除偶然变动因素。变量变化规律符合某一时间函数,利用采样数据进行拟合,确定参数,而后外推预测。其中常用的为多项式形式。