Moving Average Datenpunkte

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Eine Bewegung wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie im Feld Eingabebereich auf 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 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte auf die tatsächlichen Datenpunkte. Schleifen von Daten mit gleitenden Durchschnitten Wie man eine flüchtige Datenreihe glättet Das ökonomische Problem Ökonomen verwenden Glättungstechniken, um den ökonomischen Trend in Daten zu entschlüsseln Trends in Datenreihen zu entschlüsseln , Führen Forscher verschiedene statistische Manipulationen durch. Diese Operationen werden als ldquosmoothing Techniken bezeichnet und sind entworfen, um die kurzfristige Flüchtigkeit der Daten zu reduzieren oder zu eliminieren. Eine geglättete Reihe wird einer nicht geglätteten vorgezogen, da sie Änderungen in der Richtung der Wirtschaft besser erfassen kann als die nicht eingestellte Reihe. Saisonale Anpassung ist eine Smoothing-Technik Eine gemeinsame Glättung Technik in der Wirtschaftsforschung verwendet wird, ist saisonale Anpassung. Dieses Verfahren beinhaltet die Trennung von Schwankungen der Daten, die im gleichen Monat jedes Jahr wiederkehren (saisonale Faktoren). Solche Schwankungen können auf Jahresferien zurückzuführen sein (ein Sprung im Dezember-Einzelhandelsumsatz) oder vorhersehbare Wetterverhältnisse (eine Zunahme des Hausbaus im Frühjahr). Weitere Informationen zum saisonalen Anpassungsprozess finden Sie unter Saisonbereinigte Daten. Ein gleitender Durchschnitt kann Daten glatt machen, die nach Saisonbereinigung flüchtig bleiben In anderen Fällen behält eine Datenreihe Volatilität auch nach Saisonanpassung bei. Ein gutes Beispiel sind die Wohngenehmigungen, die vor allem aufgrund vorhersehbarer Wetterverhältnisse starke saisonale Schwankungen aufweisen. Auch nach der saisonalen Anpassung werden diese vorhersehbaren Muster eliminiert, allerdings bleibt eine erhebliche Volatilität bestehen (Grafik 1). Warum Weil saisonale Anpassung nicht auf unregelmäßige Faktoren wie ungewöhnliche Wetterbedingungen oder Naturkatastrophen, unter anderem. Solche Ereignisse sind unerwartet und können nicht isoliert werden, wie saisonale Faktoren können. Zum Beispiel haben Einfamilienhäuser erlaubt im Juni fallen, weil die wirtschaftlichen Bedingungen verschlechtert, oder war es nur ein wetter Juni als üblich Ökonomen verwenden eine einfache Glättung Technik namens ldquomoving averagerdquo dazu beitragen, die zugrunde liegende Trend in Wohnungsgenehmigungen und andere volatile Daten zu bestimmen. Ein gleitender Durchschnitt glättet eine Serie durch die Konsolidierung der monatlichen Datenpunkte in längere Einheiten von timemdashnamely ein Durchschnitt von mehreren Monaten Daten. Es gibt einen Nachteil, einen gleitenden Durchschnitt zu verwenden, um eine Datenreihe zu glätten. Da die Berechnung auf historischen Daten beruht, gehen einige der Zeitvariablen verloren. Aus diesem Grund verwenden einige Forscher einen ldquoweightedrdquo gleitenden Durchschnitt, wobei die aktuelleren Werte der Variablen mehr Bedeutung erhalten. Eine andere Möglichkeit, die Abhängigkeit von vergangenen Werten zu reduzieren, besteht darin, einen ldquozentrischen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, wobei der aktuelle Wert der Mittelwert in einem Fünfmonatsdurchschnitt mit zwei Verzögerungen und zwei Ableitungen ist. Die Leitzahlen sind prognostizierte Werte. Daten, die von der Dallas Feds Web site verfügbar sind, werden unter Verwendung der einfachen gleitenden durchschnittlichen Technik, die unten erklärt wird, justiert. Die technische Lösung Die Formel für einen einfachen gleitenden Durchschnitt ist: wobei y die Variable ist (z. B. Einfamilienhäuser), t die aktuelle Zeitperiode (wie der aktuelle Monat) und n die Anzahl der Zeitperioden ist Der Durchschnitt. In den meisten Fällen verwenden Forscher drei-, vier - oder fünfmonatige Bewegungsdurchschnitte (so dass n 3, 4 oder 5), mit dem größeren der n. Desto glatter die Serie. Real-World Beispiel Texas Housing Permits sind flüchtig von Monat zu Monat einen gleitenden Durchschnitt hilft, zeigen die zugrunde liegende Trend in der Tabelle Tabelle 1 verwendet die Formel oben, um einen Fünf-Monats-gleitenden Durchschnitt der Wohngebäude Genehmigungen zu berechnen. In der dritten Spalte wird die untere Figur (7,218) ermittelt, indem der Durchschnitt des laufenden Monats und der letzten vier Monate in Spalte 2 ermittelt wird. Die Reihe in der dritten Säule wird geglättet, und wie Schaubild 2 zeigt, ist sie viel weniger flüchtig als die ursprüngliche Reihe. Unter Verwendung der geglätteten Daten kann ein Forscher einfacher die zugrunde liegenden Trends in den Daten bestimmen sowie wesentliche Richtungsänderungen erkennen. Glättungstechniken reduzieren die Volatilität in einer Datenreihe, die es Analysten ermöglicht, wichtige wirtschaftliche Trends zu identifizieren. Die gleitende durchschnittliche Technik bietet einen einfachen Weg, um Daten jedoch zu glätten, weil sie Daten aus vergangenen Zeiträumen nutzt, kann es die letzten Änderungen im Trend verdecken. Glossar auf einen Blick Gleitender Durchschnitt: Eine Berechnung, die eine flüchtige Datenreihe durch Mittelung benachbarter Datenpunkte glättet. Saisonale Anpassung: Die Art der Glättungstechnik, bei der saisonale Schwankungen der Daten abgeschätzt und entfernt werden. Glättungstechnik: Eine statistische Operation, die auf ökonomischen Datenreihen durchgeführt wird, um kurzfristige Volatilität zu reduzieren oder zu eliminieren.