Moving Average Returns Excel

Cara Menghitung Moving Average di Excel. Rata-rata bergerak adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis bagian-bagian dari kumpulan data besar selama periode waktu. Biasanya digunakan dengan harga saham, tingkat pengembalian saham dan data ekonomi seperti produk domestik bruto atau harga konsumen. Indeks Menggunakan Microsoft Excel, Anda dapat mengatur dan menghitung rata-rata bergerak dalam beberapa menit, memungkinkan Anda untuk lebih fokus pada analisis aktual daripada membangun rangkaian data. Buka lembar kerja baru di Microsoft Excel Masukkan tanggal dan titik data yang sesuai dalam dua kolom Untuk Misalnya, untuk menganalisis angka pendapatan bulanan, masukkan setiap bulan di kolom A dan angka pendapatan yang sesuai di sampingnya pada data data BA tahun, maka akan mengisi sel A1 sampai A12 dan B1 sampai B12. Tetapkan interval waktu dari Moving average yang ingin Anda hitung, seperti moving average tiga bulan atau enam bulan Pergi ke nilai terakhir dari interval pertama dan klik pada sel kosong yang sesuai ke kanan Menggunakan t Contohnya dari Langkah 1, jika Anda ingin menghitung rata-rata pergerakan tiga bulan, Anda akan mengklik sel C3 karena B3 berisi nilai terakhir dari tiga bulan pertama tahun itu. Gunakan fungsi RATA-RATA dan ketik formula ke dalam daftar kosong. Sel yang Anda pilih, menentukan rentang data untuk interval pertama Dalam contoh ini, Anda akan mengetik AVERAGE B1 B3.Posisi mouse Anda di sudut kanan bawah sel dengan rumus sampai Anda melihat klik Kiri dan seret rumus ke bawah ke Sel kosong di sebelah titik data terakhir di kolom yang berdekatan Pada contoh di atas, Anda akan menyeret formula dari sel C3 ke sel C12 untuk menghitung rata-rata pergerakan tiga bulan sepanjang sisa tahun. Model rata-rata dan eksponensial pemulusan. Sebagai langkah awal dalam bergerak melampaui model mean, model jalan acak, dan model tren linier, pola dan tren nonseasonal dapat diekstrapolasikan dengan menggunakan model rata-rata bergerak atau pemulusan. Asumsi dasar di balik model rata-rata dan perataan adalah Time series secara lokal bersifat stasioner dengan mean yang bervariasi secara perlahan Oleh karena itu, kita mengambil rata-rata lokal yang bergerak untuk memperkirakan nilai rata-rata saat ini dan kemudian menggunakannya sebagai perkiraan untuk waktu dekat. Hal ini dapat dianggap sebagai kompromi antara model rata-rata dan Model random-walk-without-drift Strategi yang sama dapat digunakan untuk memperkirakan dan mengekstrapolasikan tren lokal Rata-rata bergerak sering disebut versi smoothed dari seri aslinya karena rata-rata jangka pendek memiliki efek merapikan benjolan di Seri asli Dengan menyesuaikan tingkat penghalusan lebar rata-rata bergerak, kita dapat berharap untuk mencapai keseimbangan optimal antara kinerja model jalan rata-rata dan acak Model jenis rata-rata yang paling sederhana adalah rata-rata. Rata-rata Moving Average . Perkiraan nilai Y pada waktu t 1 yang dilakukan pada waktu t sama dengan rata-rata sederhana dari pengamatan m terakhir. Di sini dan di tempat lain saya akan menggunakan simbol Y-hat untuk menentukan ramalan dari deret waktu yang dibuat Y pada tanggal sedini mungkin dengan model yang diberikan. Rata-rata ini dipusatkan pada periode 1, yang menyiratkan bahwa perkiraan Rata-rata lokal akan cenderung tertinggal dari nilai sebenarnya dari mean lokal sekitar 2 periode Jadi, kita katakan bahwa rata-rata usia data dalam rata-rata pergerakan sederhana adalah m 1 2 relatif terhadap periode dimana ramalan dihitung Ini adalah jumlah waktu dimana ramalan akan cenderung tertinggal di belakang titik balik data Sebagai contoh, jika Anda rata-rata mendapatkan 5 nilai terakhir, prakiraan akan sekitar 3 periode terlambat dalam menanggapi titik balik Perhatikan bahwa jika m 1, Model SMA rata-rata bergerak sederhana setara dengan model jalan acak tanpa pertumbuhan Jika m sangat besar sebanding dengan panjang periode estimasi, model SMA setara dengan model rata-rata Seperti parameter model peramalan lainnya, adalah kebiasaan Untuk menyesuaikan nilai ki N agar mendapatkan yang terbaik sesuai dengan data, yaitu kesalahan perkiraan terkecil rata-rata. Berikut adalah contoh rangkaian yang nampaknya menunjukkan fluktuasi acak di sekitar rata-rata yang bervariasi secara perlahan Pertama, mari kita mencoba menyesuaikannya dengan jalan acak. Model, yang setara dengan rata-rata bergerak sederhana dari 1 istilah. Model jalan acak merespon dengan sangat cepat terhadap perubahan dalam rangkaian, namun dengan begitu, banyak noise yang didapat dalam data fluktuasi acak dan juga sinyal lokal. Berarti Jika kita mencoba rata-rata bergerak sederhana dari 5 istilah, kita mendapatkan perkiraan perkiraan yang lebih halus. Rata-rata pergerakan sederhana 5-langkah menghasilkan kesalahan yang jauh lebih kecil daripada model jalan acak dalam kasus ini Usia rata-rata data dalam hal ini Perkiraan adalah 3 5 1 2, sehingga cenderung tertinggal di belakang titik balik sekitar tiga periode. Misalnya, penurunan tampaknya terjadi pada periode 21, namun prakiraan tidak berbalik sampai beberapa periode kemudian. Tidak seperti yang lama, Perkiraan istilah dari SMA mod El adalah garis lurus horisontal, seperti pada model jalan acak Dengan demikian, model SMA mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan dalam data. Namun, sedangkan prakiraan dari model jalan acak sama dengan nilai pengamatan terakhir, prakiraan dari Model SMA sama dengan rata-rata tertimbang nilai baru-baru ini. Batasan kepercayaan yang dihitung oleh Statgraf untuk perkiraan jangka panjang dari rata-rata bergerak sederhana tidak semakin luas seiring perkiraan horizon meningkat Ini jelas tidak benar Sayangnya, tidak ada yang mendasari Teori statistik yang memberi tahu kita bagaimana interval kepercayaan harus melebar untuk model ini Namun, tidak terlalu sulit untuk menghitung perkiraan empiris batas kepercayaan untuk perkiraan horizon yang lebih panjang Misalnya, Anda dapat membuat spreadsheet di mana model SMA Akan digunakan untuk meramalkan 2 langkah di depan, 3 langkah ke depan, dll dalam sampel data historis Anda kemudian dapat menghitung penyimpangan standar sampel dari kesalahan pada setiap perkiraan h Orizon, dan kemudian membangun interval kepercayaan untuk perkiraan jangka panjang dengan menambahkan dan mengurangi kelipatan dari deviasi standar yang sesuai. Jika kita mencoba rata-rata pergerakan sederhana 9-term, kita mendapatkan perkiraan yang lebih halus dan lebih banyak efek lag. Usia rata-rata adalah Sekarang 5 periode 9 1 2 Jika kita mengambil moving average 19-term, usia rata-rata meningkat menjadi 10. Tidak penting bahwa, perkiraannya sekarang tertinggal dari titik balik sekitar 10 periode. Yang jumlah smoothing paling baik untuk seri ini. Berikut adalah tabel yang membandingkan statistik kesalahan mereka, juga termasuk rata-rata 3-rata. Model C, rata-rata pergerakan 5-langkah, menghasilkan nilai RMSE paling rendah dengan selisih kecil selama rata-rata 3 dan 9 periode, dan Statistik mereka yang lain hampir identik Jadi, di antara model dengan statistik kesalahan yang sangat mirip, kita dapat memilih apakah kita lebih memilih sedikit responsif atau sedikit lebih halus dalam perkiraan. Kembali ke atas halaman. Smoothing Simple Exponential Smoothing tertimbang secara eksponensial. Rata bergerak. Model rata-rata bergerak sederhana yang dijelaskan di atas memiliki properti yang tidak diinginkan sehingga memperlakukan pengamatan k terakhir secara sama dan sama sekali mengabaikan semua pengamatan sebelumnya Secara intuitif, data masa lalu harus didiskontokan secara lebih bertahap - misalnya, pengamatan terbaru harus dilakukan. Mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang terakhir ke-2, dan yang ke-2 terakhir harus mendapatkan bobot sedikit lebih banyak dari yang ke-3 terakhir, dan seterusnya Model pemulusan eksponensial eksponensial yang sederhana menyelesaikan hal ini. Mari menunjukkan penghalusan konstan angka antara 0 dan 1 Salah satu cara untuk menulis model adalah dengan menentukan rangkaian L yang mewakili tingkat arus yaitu nilai rata-rata lokal dari rangkaian seperti yang diperkirakan dari data sampai saat ini. Nilai L pada waktu t dihitung secara rekursif dari nilai sebelumnya seperti ini. Dengan demikian, nilai smoothed saat ini adalah interpolasi antara nilai smoothed sebelumnya dan pengamatan saat ini, dimana kontrol kedekatan nilai interpolasi yang paling banyak Cent observasi Ramalan untuk periode berikutnya hanyalah nilai merapikan saat ini. Biasanya, kita dapat mengekspresikan ramalan berikutnya secara langsung dalam perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya, dengan versi setara berikut ini. Pada versi pertama, perkiraan tersebut merupakan interpolasi. Antara perkiraan sebelumnya dan pengamatan sebelumnya. Pada versi kedua, ramalan berikutnya diperoleh dengan menyesuaikan perkiraan sebelumnya ke arah kesalahan sebelumnya dengan jumlah pecahan. Ini adalah kesalahan yang dibuat pada waktu t Pada versi ketiga, ramalannya adalah Secara eksponensial berbobot yaitu rata-rata bergerak diskon dengan faktor diskon 1. Versi interpolasi dari rumus peramalan adalah yang paling mudah digunakan jika Anda menerapkan model pada spreadsheet yang sesuai dengan satu sel dan berisi referensi sel yang mengarah ke perkiraan sebelumnya, sebelumnya. Observasi, dan sel dimana nilai disimpan. Perhatikan bahwa jika 1, model SES setara dengan model jalan acak. Jika nilai 0, model SES setara dengan model rata-rata, dengan asumsi bahwa nilai smoothing pertama ditetapkan sama dengan mean Return to top of page. Usia rata-rata data dalam perkiraan pemulusan eksponensial sederhana adalah 1 relatif Ke periode yang ramalan dihitung Ini tidak seharusnya jelas, tapi dengan mudah dapat ditunjukkan dengan mengevaluasi rangkaian tak terbatas Oleh karena itu, perkiraan rata-rata bergerak sederhana cenderung tertinggal dari titik balik sekitar 1 periode Misalnya, ketika 0 5 lag adalah 2 periode ketika 0 2 lag adalah 5 periode ketika 0 1 lag adalah 10 periode, dan seterusnya. Untuk usia rata-rata tertentu yaitu jumlah lag, perkiraan perataan eksponensial sederhana SES agak lebih unggul dari pergerakan sederhana. Rata-rata perkiraan SMA karena menempatkan bobot yang relatif lebih tinggi pada pengamatan terbaru - sedikit lebih responsif terhadap perubahan yang terjadi pada masa lalu. Misalnya, model SMA dengan 9 istilah dan model SES dengan 0 2 keduanya memiliki usia rata-rata. Dari 5 untuk da Dalam perkiraan mereka, namun model SES memberi bobot lebih besar pada 3 nilai terakhir daripada model SMA dan pada saat yang sama ia sama sekali tidak melupakan nilai lebih dari 9 periode, seperti yang ditunjukkan pada tabel ini. Keuntungan penting lainnya dari Model SES di atas model SMA adalah model SES menggunakan parameter pemulusan yang terus menerus bervariasi, sehingga dapat dengan mudah dioptimalkan dengan menggunakan algoritma pemecah untuk meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata Nilai optimal model SES untuk seri ini ternyata. Menjadi 0 2961, seperti yang ditunjukkan di sini. Usia rata-rata data dalam ramalan ini adalah 1 0 2961 3 4 periode, yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana 6-istilah. Perkiraan jangka panjang dari model SES adalah Garis lurus horisontal seperti pada model SMA dan model jalan acak tanpa pertumbuhan Namun, perhatikan bahwa interval kepercayaan yang dihitung oleh Statgraphics sekarang berbeda dengan mode yang tampak wajar, dan keduanya jauh lebih sempit daripada interval kepercayaan untuk rand Model berjalan Model SES mengasumsikan bahwa rangkaian ini agak dapat diprediksi daripada model jalan acak. Model SES sebenarnya adalah kasus khusus model ARIMA sehingga teori statistik model ARIMA memberikan dasar yang kuat untuk menghitung interval kepercayaan untuk Model SES Secara khusus, model SES adalah model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal, MA 1, dan tidak ada istilah konstan yang dikenal dengan model ARIMA 0,1,1 tanpa konstan. Koefisien MA 1 pada model ARIMA sesuai dengan Kuantitas 1- dalam model SES Misalnya, jika Anda mencocokkan model ARIMA 0,1,1 tanpa konstan pada rangkaian yang dianalisis di sini, koefisien MA 1 yang diperkirakan ternyata menjadi 0 7029, yang hampir persis satu minus 0 2961. Hal ini dimungkinkan untuk menambahkan asumsi dari tren linier konstan non-nol ke model SES Untuk melakukan ini, tentukan model ARIMA dengan satu perbedaan nonseasonal dan MA 1 dengan konstanta, yaitu model ARIMA 0,1,1 Dengan konstan Prakiraan jangka panjang akan Kemudian memiliki tren yang sama dengan tren rata-rata yang diamati selama periode perkiraan keseluruhan Anda tidak dapat melakukan ini bersamaan dengan penyesuaian musiman, karena pilihan penyesuaian musiman dinonaktifkan saat jenis model disetel ke ARIMA Namun, Anda dapat menambahkan panjang konstan - term eksponensial ke model pemulusan eksponensial sederhana dengan atau tanpa penyesuaian musiman dengan menggunakan opsi penyesuaian inflasi dalam prosedur Peramalan Persentase laju pertumbuhan inflasi yang tepat per periode dapat diperkirakan sebagai koefisien kemiringan dalam model tren linier yang sesuai dengan data di Bersama dengan transformasi logaritma alami, atau dapat didasarkan pada informasi independen lain mengenai prospek pertumbuhan jangka panjang Kembali ke atas halaman. Linear Lulus yaitu pemotretan Eksponensial ganda. Model SMA dan model SES mengasumsikan bahwa tidak ada kecenderungan Apapun dalam data yang biasanya OK atau paling tidak tidak terlalu buruk untuk prakiraan 1 langkah maju ketika data relatif noi Sy, dan mereka dapat dimodifikasi untuk menggabungkan tren linier konstan seperti yang ditunjukkan di atas Bagaimana dengan tren jangka pendek Jika rangkaian menampilkan tingkat pertumbuhan atau pola siklus yang berbeda yang menonjol dengan jelas terhadap kebisingan, dan jika ada kebutuhan untuk Perkiraan lebih dari 1 periode ke depan, maka perkiraan tren lokal mungkin juga menjadi masalah. Model pemulusan eksponensial sederhana dapat digeneralisasi untuk mendapatkan model LES eksponensial eksponensial linier yang menghitung perkiraan lokal dari tingkat dan tren. Tren waktu yang paling sederhana Model adalah model pemulusan eksponensial Brown s linier, yang menggunakan dua seri penghalusan berbeda yang berpusat pada titik waktu yang berbeda. Rumusan peramalan didasarkan pada ekstrapolasi garis melalui dua pusat. Versi yang lebih canggih dari model ini, Holt s, adalah Dibahas di bawah ini. Bentuk aljabar model pemulusan eksponensial linier Brown, seperti model pemulusan eksponensial sederhana, dapat dinyatakan dalam sejumlah perbedaan namun e Bentuk quivalent Bentuk standar dari model ini biasanya dinyatakan sebagai berikut Misalkan S menunjukkan deretan tunggal yang diraih dengan menerapkan pemulusan eksponensial sederhana ke seri Y Yaitu, nilai S pada periode t diberikan oleh. Ingatlah bahwa, di bawah perataan eksponensial sederhana, ini akan menjadi perkiraan untuk Y pada periode t 1 Kemudian, misalkan S menunjukkan rangkaian perataan ganda yang diperoleh dengan menerapkan perataan eksponensial sederhana menggunakan yang sama ke rangkaian S. Akhirnya, perkiraan untuk Y tk untuk setiap K1, diberikan oleh. Ini menghasilkan e 1 0 yaitu menipu sedikit, dan membiarkan perkiraan pertama sama dengan pengamatan pertama yang sebenarnya, dan e 2 Y 2 Y 1 yang kemudian perkiraan dihasilkan dengan menggunakan persamaan di atas. Hal ini menghasilkan nilai pas yang sama. Sebagai rumus berdasarkan S dan S jika yang terakhir dimulai dengan menggunakan S 1 S 1 Y 1 Versi model ini digunakan pada halaman berikutnya yang menggambarkan kombinasi perataan eksponensial dengan penyesuaian musiman. Holt s Linear Exponential Smoothing. Brown Model LES menghitung perkiraan tingkat dan kecenderungan lokal dengan memperlancar data terbaru, namun kenyataan bahwa hal itu terjadi dengan parameter pemulusan tunggal menempatkan batasan pada pola data sehingga sesuai dengan tingkat dan kecenderungan tidak diperbolehkan bervariasi. Di Tingkat independen Model LES Holt membahas masalah ini dengan memasukkan dua konstanta pemulusan, satu untuk tingkat dan satu untuk tren Setiap saat t, seperti pada model Brown, ada perkiraan L t tingkat lokal dan perkiraan T T dari tren lokal Di sini mereka dihitung secara rekursif dari nilai Y yang diamati pada waktu t dan perkiraan tingkat dan kecenderungan sebelumnya oleh dua persamaan yang menerapkan pemulusan eksponensial kepada mereka secara terpisah. Jika tingkat perkiraan dan tren pada waktu t-1 Masing-masing adalah L t 1 dan T t-1, maka perkiraan untuk Y t yang akan dilakukan pada waktu t-1 sama dengan L t-1 T t-1 Bila nilai aktualnya teramati, perkiraan yang diperbarui dari Tingkat dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara Y t dan ramalannya, L t-1 T t-1, dengan menggunakan bobot dan 1. Perubahan pada tingkat perkiraan, yaitu L t L t 1 dapat diartikan sebagai pengukuran yang bising dari Tren pada waktu t Perkiraan perkiraan tren kemudian dihitung secara rekursif dengan menginterpolasi antara L T L t 1 dan perkiraan sebelumnya dari tren, T t-1 menggunakan bobot dan 1. Interpretasi konstanta perataan tren serupa dengan model penghalus-tingkat yang konstan dengan nilai kecil mengasumsikan bahwa perubahan tren Hanya sangat lambat seiring berjalannya waktu, sementara model dengan asumsi lebih besar bahwa ia berubah lebih cepat Model dengan kepercayaan besar bahwa masa depan yang jauh sangat tidak pasti, karena kesalahan dalam estimasi tren menjadi sangat penting saat meramalkan lebih dari satu periode di depan Kembali ke atas Dari halaman. Konstanta pemulusan dan dapat diperkirakan dengan cara yang biasa dengan meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata prakiraan 1 langkah di depan Ketika ini dilakukan di Statgrafik, perkiraannya berubah menjadi 0 3048 dan 0 008 Nilai yang sangat kecil dari Berarti model tersebut mengasumsikan perubahan sangat sedikit dalam tren dari satu periode ke periode berikutnya, jadi pada dasarnya model ini mencoba memperkirakan tren jangka panjang. Dengan analogi dengan pengertian usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan t Dia tingkat lokal dari seri, usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal sebanding dengan 1, meski tidak persis sama dengan itu. Dalam hal ini ternyata 1 0 006 125 Ini bukan angka yang sangat tepat. Sejauh akurasi perkiraan tidak benar-benar ada 3 tempat desimal, namun memiliki urutan umum yang sama besarnya dengan ukuran sampel 100, jadi model ini rata-rata memiliki cukup banyak sejarah dalam memperkirakan tren perkiraan plot Di bawah ini menunjukkan bahwa model LES memperkirakan tren lokal yang sedikit lebih besar di akhir seri daripada tren konstan yang diperkirakan dalam model tren SES Juga, perkiraan nilai hampir sama dengan yang diperoleh dengan menyesuaikan model SES dengan atau tanpa tren. , Jadi ini model yang hampir sama. Sekarang, apakah ini terlihat seperti ramalan yang masuk akal untuk model yang seharusnya memperkirakan tren lokal Jika bola mata Anda plot ini, sepertinya tren lokal telah berubah ke bawah pada akhir Seri Wh Telah terjadi Parameter model ini telah diperkirakan dengan meminimalkan kesalahan kuadrat dari perkiraan satu langkah ke depan, bukan perkiraan jangka panjang, dalam hal mana tren tidak menghasilkan banyak perbedaan Jika semua yang Anda lihat adalah 1 Kesalahan depan-depan, Anda tidak melihat gambaran tren yang lebih besar mengenai perkiraan 10 atau 20 periode Agar model ini lebih selaras dengan ekstrapolasi data bola mata kita, kita dapat secara manual menyesuaikan konstanta perataan tren sehingga Menggunakan baseline yang lebih pendek untuk estimasi tren Misalnya, jika kita memilih untuk menetapkan 0 1, maka usia rata-rata data yang digunakan dalam memperkirakan tren lokal adalah 10 periode, yang berarti bahwa kita rata-rata mengalami trend selama 20 periode terakhir atau lebih. Berikut ini perkiraan plot perkiraan jika kita menetapkan 0 1 sambil menjaga 0 3 Ini terlihat sangat masuk akal untuk seri ini, walaupun mungkin berbahaya untuk memperkirakan tren ini lebih dari 10 periode di masa depan. Bagaimana dengan statistik kesalahannya? Perbandingan model f Atau dua model yang ditunjukkan di atas dan juga tiga model SES Nilai optimal model SES adalah sekitar 0 3, namun hasil yang sama dengan sedikit atau kurang responsif masing-masing diperoleh dengan 0 5 dan 0 2. A Holt s linear exp smoothing Dengan alpha 0 3048 dan beta 0 008. B Holt s linear exp smoothing dengan alpha 0 3 dan beta 0 1. C Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0 5. D Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0 3. E Smoothing eksponensial sederhana dengan alpha 0 2 . Statistik mereka hampir identik, jadi kita benar-benar tidak dapat menentukan pilihan berdasarkan kesalahan perkiraan 1 langkah di depan sampel data Kita harus kembali pada pertimbangan lain Jika kita sangat percaya bahwa masuk akal untuk mendasarkan arus Perkiraan tren tentang apa yang telah terjadi selama 20 periode terakhir, kita dapat membuat kasus untuk model LES dengan 0 3 dan 0 1 Jika kita ingin bersikap agnostik tentang apakah ada tren lokal, maka salah satu model SES mungkin Lebih mudah untuk menjelaskan dan juga akan memberi lebih banyak tengkulak Prakiraan e-of-the-road untuk periode 5 atau 10 berikutnya Kembali ke atas halaman. Jenis ekstrapolasi tren terbaik adalah bukti empiris horizontal atau linier menunjukkan bahwa, jika data telah disesuaikan jika diperlukan untuk inflasi, maka Mungkin tidak bijaksana untuk memperkirakan tren linier jangka pendek yang sangat jauh ke masa depan Tren yang terbukti hari ini dapat mengendur di masa depan karena beragam penyebabnya seperti keusangan produk, persaingan yang meningkat, dan kemerosotan siklis atau kemajuan dalam industri Karena alasan ini, eksponensial sederhana Smoothing sering melakukan out-of-sample yang lebih baik daripada yang mungkin diharapkan, terlepas dari ekstrapolasi tren horisontal naif Modifikasi tren yang teredam dari model pemulusan eksponensial linier juga sering digunakan dalam praktik untuk memperkenalkan catatan konservatisme ke dalam proyeksi trennya. Tren yang teredam Model LES dapat diimplementasikan sebagai kasus khusus model ARIMA, khususnya model ARIMA 1,1,2. Mungkin untuk menghitung interval kepercayaan yang ada. Nd prakiraan jangka panjang yang dihasilkan oleh model pemulusan eksponensial, dengan menganggapnya sebagai kasus khusus model ARIMA Hati-hati tidak semua perangkat lunak menghitung interval kepercayaan untuk model ini dengan benar Lebar interval kepercayaan bergantung pada kesalahan RMS model, ii tipe Perataan sederhana atau linear iii nilai s dari konstanta penghalusan dan jumlah periode yang Anda perkirakan secara umum, interval menyebar lebih cepat karena semakin besar dalam model SES dan menyebar lebih cepat bila linier dan bukan sederhana. Smoothing digunakan Topik ini akan dibahas lebih lanjut di bagian model ARIMA dari catatan Kembali ke atas halaman. Mengukur rata-rata bergerak di Excel. Dalam tutorial singkat ini, Anda akan belajar bagaimana menghitung dengan cepat rata-rata bergerak sederhana di Excel, yang berfungsi untuk Gunakan untuk mendapatkan rata-rata bergerak untuk hari N, minggu, bulan atau tahun terakhir, dan bagaimana menambahkan garis tren rata-rata bergerak ke bagan Excel. Dalam beberapa artikel terbaru, Ken melihat dekat perhitungan rata-rata di Excel Jika Anda telah mengikuti blog kami, Anda sudah tahu bagaimana menghitung rata-rata normal dan fungsi apa yang dapat digunakan untuk menemukan rata-rata tertimbang. Pada tutorial hari ini, kita akan membahas dua teknik dasar untuk menghitung rata-rata bergerak. Di Excel. Apa yang bergerak rata-rata. Secara umum, rata-rata bergerak yang juga disebut rata-rata rata-rata berjalan rata-rata atau mean bergerak dapat didefinisikan sebagai rangkaian rata-rata untuk subset berbeda dari kumpulan data yang sama. Ini sering digunakan dalam statistik, Peramalan ekonomi dan cuaca yang disesuaikan untuk memahami tren yang mendasari Dalam perdagangan saham, moving average adalah indikator yang menunjukkan nilai rata-rata keamanan selama periode waktu tertentu. Dalam bisnis, ini merupakan praktik umum untuk menghitung rata-rata penjualan bergerak selama 3 terakhir. Bulan untuk menentukan tren terkini. Misalnya, rata-rata pergerakan suhu tiga bulan dapat dihitung dengan mengambil rata-rata suhu dari Januari sampai Maret, lalu Rata-rata suhu dari bulan Februari sampai April, maka dari bulan Maret sampai Mei, dan seterusnya. Ada jenis moving average yang berbeda seperti yang sederhana juga dikenal sebagai aritmatika, eksponensial, variabel, segitiga, dan bobot. Dalam tutorial ini, kita akan melihat Ke rata-rata pergerakan sederhana yang paling umum digunakan. Mengubah rata-rata pergerakan sederhana di Excel. Secara keseluruhan, ada dua cara untuk mendapatkan rata-rata pergerakan sederhana di Excel - dengan menggunakan formula dan opsi garis tren Contoh berikut menunjukkan kedua teknik tersebut. Contoh 1 Hitung rata-rata bergerak untuk Periode waktu tertentu. Rata-rata pergerakan sederhana dapat dihitung dalam waktu singkat dengan fungsi RATA-RATA Seandainya Anda memiliki daftar suhu bulanan rata-rata di kolom B, dan Anda ingin menemukan rata-rata bergerak selama 3 bulan seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas. Tuliskan rumus RATA-RATA yang biasa untuk 3 nilai pertama dan masukan di baris yang sesuai dengan nilai ke-3 dari sel teratas C4 dalam contoh ini, lalu salin rumus ke sel lain di t Dia kolom. Anda dapat memperbaiki kolom dengan referensi absolut seperti B2 jika Anda mau, tapi pastikan untuk menggunakan referensi baris relatif tanpa tanda itu sehingga rumusnya disesuaikan dengan benar untuk sel lainnya. Ingat bahwa rata-rata dihitung dengan menambahkan nilai Dan kemudian membagi jumlah dengan jumlah nilai yang akan dirata-ratakan, Anda dapat memverifikasi hasilnya dengan menggunakan rumus SUM. Example 2 Dapatkan rata-rata bergerak untuk N hari terakhir minggu berbulan-bulan di kolom. Dengan perkiraan Anda memiliki daftar data , Misalnya angka penjualan atau harga saham, dan Anda ingin tahu rata-rata 3 bulan terakhir pada setiap titik waktu Untuk ini, Anda memerlukan formula yang menghitung ulang rata-rata segera setelah Anda memasukkan nilai untuk bulan berikutnya Apa itu Excel Fungsi ini mampu melakukan hal ini AVERAGE tua yang baik dalam kombinasi dengan OFFSET dan COUNT. RATA-RATA OFFSET sel pertama COUNT seluruh rentang - N, 0, N, 1.Where N adalah jumlah hari terakhir minggu bulan untuk memasukkan rata-rata. Tidak yakin bagaimana menggunakan rumus rata-rata bergerak ini di lembar kerja Excel Contoh berikut Akan membuat semuanya lebih jelas. Menganggap bahwa nilai rata-rata ada di kolom B yang dimulai pada baris 2, rumusnya akan menjadi sebagai berikut. Dan sekarang, mari kita coba untuk memahami apa rumus rata-rata bergerak Excel ini sebenarnya. COUNT fungsi COUNT B2 B100 menghitung berapa banyak nilai yang sudah dimasukkan di kolom B Kita mulai menghitung di B2 karena baris 1 adalah header kolom. Fungsi OFFSET membawa B2 B2 argumen 1 sebagai titik awal, dan mengimbangi nilai yang dikembalikan oleh fungsi COUNT Dengan memindahkan 3 baris ke atas -3 dalam argumen ke-2 Sebagai hasilnya, ia mengembalikan jumlah nilai dalam kisaran yang terdiri dari 3 baris 3 dalam argumen ke-4 dan 1 kolom 1 pada argumen terakhir, yaitu 3 bulan terakhir Yang kita inginkan. Akhirnya, jumlah yang dikembalikan dilewatkan Ke fungsi RATA-RATA untuk menghitung rata-rata bergerak. Tip Jika Anda bekerja dengan lembar kerja yang dapat diupdate terus-menerus, di mana baris baru kemungkinan akan ditambahkan di masa mendatang, pastikan untuk menyediakan jumlah baris yang cukup ke fungsi COUNT untuk mengakomodasi entri baru yang potensial. Tidak masalah jika Anda menyertakan lebih banyak baris daripada yang sebenarnya dibutuhkan selama Anda memiliki hak sel pertama, fungsi COUNT akan membuang semua baris kosong. Mungkin Anda memperhatikan, tabel dalam contoh ini hanya berisi data selama 12 bulan, dan Namun kisaran B2 B100 dipasok ke COUNT, hanya untuk berada di sisi simpan. Contoh 3 Dapatkan rata-rata bergerak untuk nilai N terakhir berturut-turut. Jika Anda ingin menghitung rata-rata bergerak untuk hari N, bulan, tahun, Dll di baris yang sama, Anda dapat menyesuaikan formula Offset dengan cara ini. Membentuk B2 adalah angka pertama di baris, dan Anda ingin menyertakan 3 angka terakhir dalam rata-rata, rumus mengambil bentuk berikut. Membuat Excel bergerak Bagan rata-rata. Jika Anda memiliki banyak Ady membuat bagan untuk data Anda, menambahkan garis tren rata-rata bergerak untuk bagan itu adalah hitungan detik. Untuk ini, kita akan menggunakan fitur Excel Trendline dan langkah-langkah rinci berikut di bawah ini. Untuk contoh ini, saya telah membuat 2-D Bagan kolom Sisipkan tab Grup grafik untuk data penjualan kami. Dan sekarang, kami ingin memvisualisasikan rata-rata bergerak selama 3 bulan. Pada Excel 2013, pilih tabel, buka tab Desain tab Chart Layouts, dan klik Add Chart Element Trendline More Trendline Options. In Excel 2010 dan Excel 2007, pergi ke Layout Trendline More Trendline Options. Tip Jika Anda tidak perlu menentukan rincian seperti interval rata-rata bergerak atau nama, Anda bisa klik Design Add Chart Element Trendline Moving Average untuk hasil langsung. . Format Trendline pane akan terbuka di sisi kanan lembar kerja Anda di Excel 2013, dan kotak dialog yang sesuai akan muncul di Excel 2010 dan 2007. Pada panel Format Trendline, Anda klik ikon Opsi Trendline, pilih Moving Rata-rata o Ption dan tentukan interval rata-rata bergerak dalam kotak Period. Close the trendline pane dan Anda akan menemukan trendline rata-rata bergerak ditambahkan ke chart Anda. Untuk memperbaiki obrolan Anda, Anda dapat beralih ke tab Fill Line atau Effects pada panel Format Trendline dan Bermain dengan pilihan yang berbeda seperti jenis garis, warna, lebar, dll. Untuk analisis data yang hebat, Anda mungkin ingin menambahkan beberapa garis tren rata-rata bergerak dengan interval waktu yang berbeda untuk melihat bagaimana tren berkembang. Gambar berikut menunjukkan hijau 2 bulan dan 3 bulan bata merah moving average trendlines. Well, itu semua tentang menghitung moving average di Excel Lembar kerja sampel dengan rumus rata-rata bergerak dan trendline tersedia untuk diunduh - spreadsheet Moving Average Saya berterima kasih telah membaca dan berharap dapat bertemu dengan Anda selanjutnya Minggu. Anda mungkin juga tertarik. Contoh Anda 3 di atas Dapatkan rata-rata bergerak untuk nilai N terakhir berturut-turut bekerja dengan sempurna untuk saya jika keseluruhan baris berisi angka yang saya lakukan untuk liga golf saya wh Ere kita menggunakan rata-rata rolling 4 minggu Kadang-kadang pegolf tidak hadir sehingga alih-alih skor, saya akan meletakkan teks ABS di sel saya masih ingin formula mencari 4 skor terakhir dan tidak menghitung ABS baik dalam pembilang atau dalam Penyebut Bagaimana cara memodifikasi formula untuk mencapainya. Ya, saya melihat apakah sel kosong perhitungannya salah Dalam situasi saya, saya melacak lebih dari 52 minggu Bahkan jika dalam 52 minggu terakhir berisi data, penghitungannya salah jika ada sel Sebelum 52 minggu itu kosong. Archie Mendrez mengatakan bahwa saya mencoba membuat formula untuk mendapatkan rata-rata bergerak selama 3 periode, hargai jika Anda dapat membantu pls. Date Product Price 10 1 2016 A 1 00 10 1 2016 B 5 00 10 1 2016 C 10 00 10 2 2016 A 1 50 10 2 2016 B 6 00 10 2 2016 C 11 00 10 3 2016 A 2 00 10 3 2016 B 15 00 10 3 2016 C 20 00 10 4 2016 A 4 00 10 4 2016 B 20 00 10 4 2016 C 40 00 10 5 2016 A 0 50 10 5 2016 B 3 00 10 5 2016 C 5 00 10 6 2016 A 1 00 10 6 2016 B 5 00 10 6 2016 C 10 00 10 7 2016 A 0 50 10 7 2016 B 4 00 10 7 2016 C 20 00.Archie Mendrez said. James Brown said. Hi, saya terkesan dengan pengetahuan yang luas dan instruksi ringkas dan efektif yang Anda berikan Saya juga memiliki pertanyaan yang saya harap Anda dapat meminjamkan bakat Anda dengan Sebuah solusi juga saya memiliki kolom A dari 50 interval interval mingguan Saya memiliki kolom B di sebelahnya dengan rata-rata produksi yang direncanakan per minggu untuk menyelesaikan target 700 widget 700 50 Pada kolom berikutnya saya menghitung kenaikan mingguan saya sampai saat ini 100 misalnya Dan menghitung ulang perkiraan kuasi qty tersisa per minggu yang tersisa misalnya 700-100 30 Saya ingin melakukan grafik mingguan mingguan dimulai dengan minggu ini bukan awal x sumbu tanggal bagan, dengan jumlah penjumlahan 100 sehingga titik awal saya adalah Minggu lalu ditambah minggu avg yang tersisa 20, dan akhiri grafik linier pada akhir minggu 30 dan y titik 700 Variabel untuk mengidentifikasi tanggal sel yang benar pada kolom A dan berakhir pada tujuan 700 dengan update otomatis dari tanggal hari ini, adalah Mengacaukan saya Bisakah Anda membantu pembelaan Se dengan formula saya telah mencoba logika IF dengan Hari ini dan tidak menyelesaikannya Terima kasih. Johnny Muller said. Please membantu dengan rumus yang benar untuk menghitung jumlah jam masuk pada periode 7 hari yang bergerak Misalnya saya perlu tahu bagaimana Banyak waktu lembur dikerjakan oleh seorang individu selama periode 7 hari yang dimulai dari awal tahun sampai akhir tahun Jumlah total jam kerja harus diperbarui untuk 7 hari bergulir saat saya memasuki jam lembur setiap hari. Terima kasih. Apakah ada cara untuk mendapatkan sejumlah angka selama 6 bulan terakhir saya ingin bisa menghitung jumlahnya selama 6 bulan terakhir setiap hari. Jadi sakit membutuhkannya untuk diupdate setiap hari saya memiliki lembar excel dengan kolom Setiap hari selama setahun terakhir dan pada akhirnya akan menambahkan lebih banyak setiap tahun bantuan akan sangat dihargai karena saya bingung. Saya memiliki kebutuhan serupa yang saya butuhkan untuk membuat laporan yang akan menunjukkan kunjungan klien baru, kunjungan klien total dan lainnya. Data Semua bidang diperbarui setiap hari di spreadsheet Et, saya perlu menarik data tersebut selama 3 bulan sebelumnya yang dipecah berdasarkan bulan, 3 minggu demi minggu, dan 60 hari terakhir Apakah ada VLOOKUP, atau formula, atau sesuatu yang dapat saya lakukan yang akan terhubung ke lembar yang diperbarui setiap hari Juga akan memungkinkan laporan saya diperbarui setiap hari.