時間序列分析法利用過去的數(shù)據(jù)或資料來預測未來的狀態(tài)，即根據(jù)過去數(shù)據(jù)中的因果關系來預測未來的值，過去和未來的狀態(tài)僅是時間的函數(shù)。時間序列分析法可進一步分為如下幾類：

　　(1)簡單平均法

　　簡單平均法也稱為算術平均法，即把資料中各期實際銷售量的平均值作為下一期銷售量的預測值。來源考試大網(wǎng)。簡單平均法在時間序列比較平穩(wěn)，即隨時間變化各期實際銷售量增減變化不大時可以采用，但它既看不出數(shù)據(jù)的離散程度，也不能反映近、遠期數(shù)據(jù)變化的趨勢，因此一般在要求不太高的情況下適用。

　(2)移動平均法

　　移動平均法是指引用愈來愈近期的銷售量來不斷修改平均值，使之更能反映銷售量的增減趨勢和接近實際。顯然，它是一種比簡單平均法更有效的預測方法。移動平均法是把簡單平均法改為分段平均，即按各期銷售量的時間順序點推移，然后根據(jù)最后的移動平均值來預測未來某一期的銷售量�？荚嚧�。利用這種方法可以看出數(shù)據(jù)變化的發(fā)展過程和演變趨勢，其實質是取各段內(nèi)各點求平均值，且令其權數(shù)相等，而將以前的權數(shù)視為零。

　　(3)加權移動平均法

　　移動平均法雖然考慮了銷售量增減的趨勢，但卻沒有考慮到各期資料的重要性的不同。來源于考試大。加權移動平均法就是在計算平均數(shù)時，再考慮每期資料的重要性。具體說，就是把每期資料的重要性用一個權數(shù)來代表，然后求出每期資料與對應的權數(shù)乘積之和。權數(shù)的選擇可按需要加以判斷，一般情況下，越近期的資料權數(shù)越大。因為其實際銷售額正是最近發(fā)生的狀態(tài)。加權移動平均法就是把加權平均法與移動平均法結合起來加以運用，既考慮了變量的非線性趨勢，又保留了移動平均法預測的優(yōu)點，但是，如果所用各期的銷售量比較平均，則不采用加權平均法效果更好。

　　(4)指數(shù)平滑法

　　指數(shù)平滑法也是加權平均法的一種。它不僅考慮了近期數(shù)據(jù)的重要性，同時大大減少了數(shù)據(jù)計算時的存儲量。其計算公式為：

　　qt=ast-l+(1-a)qt-1

　　式中 qt----本期預測值;

　　st-1-----前期實際銷售量;

　　qt-1-----前期預測值;

　　a----平滑指數(shù);1≥a≥0

　　平滑指數(shù)。是新、舊數(shù)據(jù)在平滑過程中的分配比率，其數(shù)值大小反映了不同時期數(shù)據(jù)在預測中的作用高低，a愈小，則新數(shù)據(jù)在平滑值中所占的比重越低，預測值愈趨向平滑，反之則新數(shù)據(jù)所起的作用越大。