6 Monats Gleit Durchschnitt Berechnung

Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten. Wenn Sie diese Meldung sehen, hat Ihr Browser entweder deaktiviert oder unterstützt JavaScript nicht. Um die vollständigen Funktionen dieses Hilfesystems zu nutzen, wie zB die Suche, muss Ihr Browser JavaScript-Unterstützung aktiviert haben. Gewichtete Bewegungsdurchschnitte bei einfacher gleitender Durchschn. Wird jeder Datenwert in der Windowquot, in dem die Berechnung durchgeführt wird, eine gleiche Bedeutung oder Gewicht gegeben. Es ist oft der Fall, vor allem in der Finanzpreisdatenanalyse, dass chronologisch neuere Daten ein größeres Gewicht tragen sollten. In diesen Fällen wird Weighted Moving Average (oder Exponential Moving Average - siehe folgendes Thema) die Funktionalität oft bevorzugt. Betrachten Sie die gleiche Tabelle der Verkaufsdatenwerte für zwölf Monate: Um einen gewichteten beweglichen Durchschnitt zu berechnen: Berechnen Sie, wie viele Intervalle von Daten an der Moving Average-Berechnung teilnehmen (d. h. die Größe der Berechnung quotwindowquot). Wenn das Berechnungsfenster n ist, dann wird der aktuellste Datenwert im Fenster mit n multipliziert, der nächstletzte multipliziert mit n-1, der Wert vor dem multipliziert mit n-2 und so weiter für alle Werte im Fenster. Teilen Sie die Summe aller multiplizierten Werte durch die Summe der Gewichte, um den gewichteten beweglichen Durchschnitt über dieses Fenster zu geben. Platzieren Sie den gewichteten Moving Average Wert in einer neuen Spalte entsprechend der oben beschriebenen übergeordneten Mittelwertpositionierung. Um diese Schritte zu veranschaulichen, ist zu prüfen, ob im Dezember ein 3-monatiger gewichteter Umsatzkurs im Dezember erforderlich ist (unter Verwendung der obigen Tabelle der Verkaufswerte). Der Begriff quot3-monthquot impliziert, dass die Berechnung quotwindowquot 3 ist, daher sollte der gewichtete Moving Average Berechnungsalgorithmus für diesen Fall sein: Oder wenn ein 3-Monats-gewichteter Moving Average über den gesamten ursprünglichen Datenbereich ausgewertet wurde, wäre das Ergebnis : 3-Monats-gewichtetes Moving AverageWenn man einen laufenden gleitenden Durchschnitt berechnet, platziert der Mittelwert in der mittleren Zeitspanne sinnvoll. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und in die Periode 3 gestellt Durchschnittlich in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden, also neben Periode 2. Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen, aber nicht so gut für gleichzeitige Zeiträume. Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs mit M 2. Damit glätten wir die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.