滑动平均模型是一种用于时间序列分析和预测的统计方法。它通过计算数据序列中连续子集的平均值来平滑短期波动，突出长期趋势或周期。滑动平均模型的核心思想是利用过去一段时间的观测值来预测未来值，适用于数据具有平稳性或趋势性的场景。常见的滑动平均模型包括简单滑动平均（SMA）和加权滑动平均（WMA）。该模型广泛应用于金融、经济、气象等领域，帮助分析趋势和减少随机噪声的影响。