趋势预测分析法（Trend Forecast Analysis）也称做时间数列预测分析法。
所谓时间数列（Time Series）就是指按照发生时间顺序排列起来的同一变量的一组观测值。
这种方法之所以能够用来进行预测分析，是基于这种假设：即事物的发展具有一定的连贯性，一定的事物过去随时间而发展变化的趋势，也是今后该事物随时间而发展变化的趋势。这里主要介绍算术平均法，简单移动平均法，加权算术平均法和趋势加权移动平均法
一、算术平均法
【概念】
算术平均法是将过去若干个按照发生时间顺序排列起来的同一变量的观测值进行加总，然后，被观测值的个数除，示出观测值的平均数，以这一平均数作为预测示来期间该变量预测值的一种趋势预测方法。
【原理】
假设用下列符号表示各有关的数值：
xI各观测值，I=1，2，…，n（在成本预测中各观测值即为各期的成本金额）；
n观测值的个数；
x 平均数（即预测值）。
则算术平均数的计算公式如下：
x=∑xI /n
【适用范围】
这种方法虽然比较简单，但是，其所确定出的预测值，可能会出现较大的误差。只有产品的成本比较稳定的情况下，采用此法才比较适宜。
二、加权算术平均法
【概念】
利用过去若干个按照发生时间顺序排列起来的同一变量的观测值并以时间顺序数为权数，计算出观测值的加权算术平均数，以这一数字作为预测未来期间该变量预测值的一种趋势预测方法。
【原理】
假设用下列符号表示各有关的数值：
xi 各观测值；
wi 各观测值的对应权数；
y 加权算术平均数（即预测值）。
则加权算术平均数的计算公式如下：
y=∑(xi*wi)/∑wi
【意义】
采用这种方法来确定预测值，目的是为了适当扩大近期实际成本量对未来期间成本量预测值的影响作用。
三、简单移动平均法
【概念】
将过去若干个按照发生时间顺序排列起来的同一变量的观测值中最近几期的数值进行加总，然后，被最近几期观测值的个数除，求出观测值的平均数，以这一平均数作为预测未来期间该变量预测值的一种趋势预测方法。
【原理】
假设用下列符号表示各有关的数值：
t 期间数；
xi 第t期的观测值；
n 最近几期观测值的个数；
Mt+1移动平均数（即预测值）。
则简单移动平均数的计算公式如下：
Mt+1 =（xt+xt-1+…+xt-n+1）/n
【意义】
这种方法实际上也就是用以往一段时间内的实际成本量的算术平均数，作为下期的成本量预测值。在产品的成本短期内变化不是太大的情况下，采用此法比较适宜。
四、加权移动平均法
【概念】
这是利用过去若干个按照发生时间顺序排列起来的同一变量的观测值中最近几期的数值并以这一期间的时间顺序数为权数，计算出观测值的加权移动平均数，并以它作为预测未来期间该变量预测值的一种趋势预测方法。
【原理】
假设用下列符号表示各有关的数值：
t 期间数
xi 第t期的观测值；
n 最近几期观测值的个数；
wi 第t期观测值的对应权数；
yt+1 加权移动平均数（即预测值）。
则加权移动平均数的计算公式如下：
yt+1=(xtwt+xt-1wt-1+…+xt-n+1wt-n+1)/(wt+wt-1+…+wt-n+1)
【意义】
可以适当扩大近期实际成本量对未来期间成本量预测值的影响作用。
----摘自《管理会计》 中国人民大学出版社
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