6 månaders glidande medelvärde beräkning

Flyttande medelvärde I det här exemplet lär du dig hur du beräknar glidande medelvärdet för en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att jämna ut oegentligheter (toppar och dalar) för att enkelt kunna känna igen trender. 1. Låt oss först titta på våra tidsserier. 2. Klicka på Dataanalys på fliken Data. Obs! Kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda verktyget Analysis ToolPak. 3. Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK. 4. Klicka i rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2: M2. 5. Klicka i rutan Intervall och skriv 6. 6. Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3. 8. Skriv ett diagram över dessa värden. Förklaring: Eftersom vi ställer intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och den aktuella datapunkten. Som ett resultat utjämnas toppar och dalar. Diagrammet visar en ökande trend. Excel kan inte beräkna det rörliga genomsnittet för de första 5 datapunkterna, eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter. 9. Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 och intervall 4. Slutsats: Ju större intervall desto mer toppar och dalar släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare glidmedel är de faktiska datapunkterna. Om du ser detta meddelande har din webbläsare antingen inaktiverat eller inte stöder JavaScript. För att kunna använda hela funktionerna i det här hjälpsystemet, till exempel sökning, måste din webbläsare ha JavaScript-stöd aktiverat. Vägda rörliga medelvärden med enkla rörliga medelvärden, varje datavärde i quotwindowquot där beräkningen utförs har samma betydelse eller vikt. Det är ofta fallet, särskilt i finansiell prisdataanalys, att mer kronologiskt aktuella data borde ha större vikt. I dessa fall är det ofta föredraget att väga rörligt medelvärde (eller exponentiellt rörligt medelvärde - se följande ämne). Tänk på samma tabell med försäljningsdatavärden i tolv månader: Att beräkna ett vägat rörligt medelvärde: Beräkna hur många intervaller data deltar i beräkningsberäkningsberäkningen (dvs storleken på beräkningskvoten). Om beräkningsfönstret sägs vara n, multipliceras det senaste datavärdet i fönstret med n, nästa senast multiplicerat med n-1, värdet före det multiplicerat med n-2 och så vidare för alla värden i fönstret. Dela summan av alla multiplicerade värden med summan av vikterna för att ge det vägda rörliga genomsnittet över det här fönstret. Placera det viktade rörliga genomsnittsvärdet i en ny kolumn i enlighet med den ovan angivna efterföljande positionen. För att illustrera dessa steg, överväga om ett 3 månaders viktat rörligt genomsnittligt försäljningsbehov i december krävs (med ovanstående tabell med försäljningsvärden). Termen quot3-monthquot innebär att beräkningen quotwindowquot är 3, därför att den beräknade vägaberäkningsalgoritmen för det här fallet ska vara: Eller om ett 3-månatviktat rörligt medelvärde utvärderades över hela det ursprungliga dataintervallet, skulle resultaten vara : 3 månaders vägt rörande medelvärde När du beräknar ett löpande rörligt medelvärde, är det genomsnittligt att placera medelvärdet under mellantidet. I det föregående exemplet beräknade vi genomsnittet av de första 3 tidsperioderna och placerade det bredvid period 3. Vi kunde ha placerat genomsnittet i mitten av tidsintervallet av tre perioder, det vill säga bredvid period 2. Det fungerar bra med udda tidsperioder, men inte så bra för jämna tidsperioder. Så var skulle vi placera det första glidande medlet när M 4 Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid t 2.5, 3.5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2. Således släpper vi de släta värdena Om vi ​​i genomsnitt ett jämnt antal termer behöver vi släta de jämnda värdena Följande tabell visar resultaten med M 4.