（４）移动加权平均法。是指对给定的一组历史数据，计算这些历史数据的平均值，然后将这一平均值作为下一期的预测值。简单移动平均的各元素的权重都相等，移动加权平均方法具有简单、直观、容易理解等优点，而且很容易从数据序列中排除季节分量。然而这种方法存在如下不足：一是预测项目多时，需要存储大量数据；二是隔多少周期算一次平均值最佳不易确定；三是只能用于平稳时间序列。另外许多研究都表明，移动平均方法的预测精度是较低的。
（5）回归分析法。它是根据历史资料的变化规律寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定参数模型而做出预测。在回归模型的确定上，根据历史资料对未来发展进行分析。由于模型是基于历史资料进行的回归分析，能较好地拟合过去，但对未来的预测效果会随时间的延长而减弱。运用该方法的优点是预测过程简单，参数估计技术比较成熟，缺点是线性回归分析模型预测精度较低;而非线性回归预测计算开销大，预测过程复杂。
（6）指数平滑法。美国学者布朗在《库存管理的统计预测》一书中，提出了指数平滑法的概念。它是通过对预测目标历史统计序列的逐层平滑计算，消除由于随机因素造成的影响，找出预测目标的基本变化趋势并以此预测未来。优点是使用简单，预测精度较高，只需少量数据和计算时间，模型分量和参数对使用者具有较直观的意义，容易理解和控制等。在目前使用的时间序列预测方法中，指数平滑法所需的费用是最低的。
通过对上述几种方法的比较，笔者认为指数平滑法具有较大优势，应选用指数平滑法进行销售预测。

指数平滑法在销售预算中的应用就为朋友们整理到此，希望可以帮到朋友们！ 

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