(3) 移動平均法，是從n期的時間數列銷售量中選取m期(m數值固定，且m<n/2)數據作為樣本值，求其m期的算術平均數，并不斷向后移動計算觀測期平均值，以最后一個m期的平均數作為未來第n+1期銷售預測值的一種方法。這種方法假設預測值主要受最近m期銷售量的影響。其計算公式為：

　　由于移動平均法只選用了n期數據中的最后m期作為計算依據，故而代表性較差。此法適用于銷售量略有波動的產品預測。

　　(4) 指數平滑法，實質上是一種加權平均法，是以事先確定的平滑指數a及(1-a)作為權數進行加權計算，預測銷售量的一種方法。其計算公式為：

　　式中：——未來第n+1期的預測值;

　　——第n期預測值，即預測前期的預測值;

　　——第n期的實際銷售量，即預測前期的實際銷售量;

　　a——平滑指數;

　　n——期數。

　　一般地，平滑指數的取值通常在0.3～0.7之間，其取值大小決定了前期實際值與預測值對本期預測值的影響。采用較大的平滑指數，預測值可以反映樣本值新近的變化趨勢;采用較小的平滑指數，則反映了樣本值變動的長期趨勢。因此，在銷售量波動較大或進行短期預測時，可選擇較大的平滑指數;在銷售量波動較小或進行長期預測時，可選擇較小的平滑指數。

　　該方法運用比較靈活，適用范圍較廣，但在平滑指數的選擇上具有一定的主觀隨意性。

　　2. 因果預測分析法

　　因果預測分析法是指通過影響產品銷售量(因變量)的相關因素(自變量)以及它們之間的函數關系，并利用這種函數關系進行產品銷售預測的方法。因果預測分析法最常用的是回歸分析法，本章主要介紹回歸直線法。

　　回歸直線法，也稱一元回歸分析法。它假定影響預測對象銷售量的因素只有一個，根據直線方程y = a+bx，按照最小二乘法原理，來確定一條誤差最小的、能正確反映自變量x和因變量y之間關系的直線，其常數項a和系數b的計算公式為：

　　b =

　　a =

　　待求出a、b的值后，代入y = a+bx，結合自變量x的取值，即可求得預測對象y的預測銷售量或銷售額。

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