Moving average forecasting excel

Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais pequeno for o intervalo, mais próximas serão as médias móveis dos pontos de dados reais. Previsão média de movimento. Introdução Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas Previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições computando relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos começando no começo e começaremos trabalhar com previsões médias móveis. Previsões médias de mobilidade Todos é familiar com mover-se As previsões médias, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. Você prevê para sua pontuação do segundo teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem pre Dic para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você obtenha algo na Área dos 85 que você acabou de obter. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que São todos os interessados ​​e despreocupado vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando Fuma sobre sua inteligência Ele vai ter mais 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e Weren t sacudindo a doninhas todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são realmente média móvel previsões. O primeiro é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Este É chamado de uma média móvel de previsão usando um período de dados. O segundo é também uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de data. Let s supor que todas essas pessoas rebentando em sua mente grande têm tipo de mijo você e você decide fazer Bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre que vem Up e como de costume você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você pode ver o padrão Qual você acha que é o mais preciso. Whistl E Enquanto Trabalhamos Agora nós retornamos à nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia-irmã distanciada chamada Assobio Enquanto Trabalhamos Você tem alguns dados de vendas passados ​​representados pela seção a seguir de uma planilha Nós apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve Note que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Este é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões do passado, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir Validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão de média móvel de dois período. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você pode copiar esta fórmula de célula Para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente eu incluí as predições passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de Importância para aviso. Para uma m média de tempo média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma m-período de média móvel de previsão, quando fazendo predições passadas, observe que a primeira previsão ocorre No período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função de média móvel Agora precisamos desenvolver o código para a média móvel previsão que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são Para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods As Sin Gle Declaração e inicialização de variáveis ​​Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como Single Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho de Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Na prática, a média móvel fornecerá uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou mudando lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas do subjacente Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um menor m é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente de A série temporal A figura mostra as séries cronológicas utilizadas para ilustração, juntamente com a procura média a partir A média começa como uma constante em 10 Começando no tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30 Então ela se torna constante novamente Os dados são simulados adicionando à média, a Ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3 Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, Somente os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo,, para três diferentes valores de m são mostrados juntamente com a média das séries temporais na figura abaixo A figura mostra a média móvel da estimativa da média em cada momento e não A previsão As previsões mudariam as curvas de média móvel para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente a partir do valor. Para todas as três estimativas, a média móvel fica aquém da tendência linear, com o atraso increasi Ng com m O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio Do modelo e do valor médio predito pela média móvel O viés quando a média está aumentando é negativo Para uma média decrescente, o viés é positivo O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m Quanto maior o valor de M maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série continuamente crescente com tendência a, os valores de atraso e desvio do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo é Não aumentando continuamente, em vez disso, ele começa como uma constante, muda para uma tendência e, em seguida, torna-se constante novamente também as curvas de exemplo são afetados pelo ruído. A média móvel previsão de períodos no futuro É representada por deslocamento das curvas para a direita O atraso e o viés aumentam proporcionalmente As equações abaixo indicam o atraso e o viés dos períodos de previsão no futuro quando comparados com os parâmetros do modelo Novamente, estas fórmulas são para uma série temporal com uma tendência linear constante. Não deve ser surpreendido com este resultado O estimador de média móvel é baseado no pressuposto de uma média constante, eo exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parte do período de estudo Desde série de tempo real raramente irá obedecer exatamente as suposições De qualquer modelo, devemos estar preparados para tais resultados. Podemos também concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 que a média móvel de 20 Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para fazer a previsão mais responsiva às mudanças na média. O erro é o di Diferença entre os dados reais e o valor previsto Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero ea variância do erro é composta por um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância Do ruído. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, supondo que os dados provêm de uma população com uma média constante Este termo é minimizado fazendo m tão grande quanto possível Um m grande torna a previsão não responde Para uma mudança nas séries temporais subjacentes Para tornar a previsão responsiva às alterações, queremos que seja tão pequena quanto possível 1, mas isso aumenta a variância de erro A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel. O suplemento de Previsão implementa o movimento Fórmulas médias O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados da amostra na coluna B As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0 Comparado com a tabela acima, o período ind Os primeiros dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usados ​​para calcular a média móvel para o período 0 A coluna de MA 10 C mostra as médias móveis calculadas O parâmetro de média móvel m está na célula C3 O Fore 1 coluna D mostra uma previsão para um período no futuro O intervalo de previsão está na célula D3 Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err 1 E mostra a diferença entre a observação E a previsão Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6 O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11 1 O erro é então -5 1 O desvio padrão e o Desvio Médio Média MAD são calculados nas células E6 e E7 respectivamente .