Zeitreihenanalyse Der Prozess der saisonalen Anpassung. Was sind die beiden wichtigsten Philosophien der saisonalen Anpassung. Was ist ein Filter. Was ist der Endpunkt Problem. Wie entscheiden wir, welche Filter zu verwenden. Was ist eine Verstärkung Funktion. Was ist eine Phase Shift. Was sind Henderson Umzugsdurchschnitte. Wie beschäftigen wir uns mit dem Endpunkt Problem. Was sind saisonale gleitende Durchschnitte. War sind Trendschätzungen überarbeitet. Wie viele Daten erforderlich sind, um akzeptable saisonbereinigte Schätzungen zu erhalten. Wie tun die beiden saisonalen Anpassung Philosophien vergleichen. WELLE SIND DIE ZWEI HAUPTPHILOSOPHIE DER SEASONALEN EINSTELLUNG. Die beiden Hauptphilosophien für die saisonale Anpassung sind die modellbasierte Methode und die Filter-basierte Methode. Filter-basierte Methoden. Dieses Verfahren wendet eine Reihe von festen Filtern, die Mittelwerte, um die Zeitreihe in eine zu zerlegen Trend, saisonale und unregelmäßige Komponente. Die zugrunde liegende Vorstellung ist, dass die wirtschaftlichen Daten besteht aus einer Reihe von Zyklen, einschließlich der Geschäftszyklen der Trend, saisonale Zyklen Saisonalität und Lärm die unregelmäßige Komponente Ein Filter im Wesentlichen entfernt oder reduziert die Stärke bestimmter Zyklen aus der Eingabedaten. Um eine saisonbereinigte Serie aus monatlich gesammelten Daten zu produzieren, müssen Ereignisse, die alle 12, 6, 4, 3, 2 4 und 2 Monate auftreten, entfernt werden. Diese entsprechen saisonalen Frequenzen von 1, 2, 3, 4, 5 Und 6 Zyklen pro Jahr Die längeren nicht-saisonalen Zyklen gelten als Teil des Trends und die kürzeren nicht-saisonalen Zyklen bilden die Unregelmäßigen Allerdings kann die Grenze zwischen dem Trend und unregelmäßigen Zyklen variieren mit der Länge des Filters verwendet, um die zu erhalten Trend In ABS saisonalen Anpassungen sind Zyklen, die wesentlich zum Trend beitragen, typischerweise größer als etwa 8 Monate für Monatsreihen und 4 Quartale für vierteljährliche Serien. Der Trend, saisonale und unregelmäßige Komponenten brauchen keine expliziten Einzelmodelle. Die unregelmäßige Komponente ist definiert als was Bleibt nach dem Trend und saisonale Komponenten wurden durch Filter entfernt Irregulars zeigen keine weißen Geräuscheigenschaften. Filter-basierte Methoden werden oft als X11-Stilmethoden bekannt. Dazu gehören X11, entwickelt von US Census Bureau, X11ARIMA entwickelt von Statistics Canada, X12ARIMA entwickelt von US Census Bureau, STL, SABL und SEASABS Das Paket, das von den ABSputationsunterschieden zwischen verschiedenen Methoden der X11-Familie verwendet wird, ist hauptsächlich das Ergebnis verschiedener Techniken, die an den Enden der Zeitreihe verwendet werden. Beispielsweise verwenden einige Methoden an den Enden asymmetrische Filter, während andere Methoden Extrapolieren die Zeitreihen und setzen symmetrische Filter auf die erweiterte Serie. Modell basierte Methoden. Dieser Ansatz erfordert die Tendenz, saisonale und unregelmäßige Komponenten der Zeitreihe separat modelliert Es geht davon aus, dass die unregelmäßige Komponente ist weißes Rauschen - das ist alles Zyklus Längen sind Gleichermaßen vertreten Die irregulars haben null Mittelwert und eine konstante Varianz Die saisonale Komponente hat ihr eigenes Rauschelement. Zwei weit verbreitete Softwarepakete, die modellbasierte Methoden anwenden, sind STAMP und SEATS TRAMO, entwickelt von der Bank of Spain. Major rechnerische Unterschiede zwischen den verschiedenen modellbasierten Methoden sind in der Regel auf Modellspezifikationen zurückzuführen In einigen Fällen werden die Komponenten direkt modelliert. Andere Methoden erfordern die ursprüngliche Zeitreihe, die zuerst modelliert werden soll, und die Komponentenmodelle zersetzten sich daraus. Für einen Vergleich der beiden Philosophien auf einem fortgeschritteneren Niveau, siehe Wie können sich die beiden saisonalen Anpassungsphilosophien vergleichen. WELLE IST EIN FILTER Filter können verwendet werden, um eine Zeitreihe in einen Trend, saisonale und unregelmäßige Komponente zu zerlegen. Durchgehende Mittelwerte sind eine Art von Filter, der nacheinander eine Verschiebungszeitspanne von Daten vermittelt, um zu produzieren Eine geglättete Schätzung einer Zeitreihe Diese geglättete Reihe kann als durch das Ausführen einer Eingabeserie durch einen Prozess abgeleitet worden sein, weshalb man bestimmte Zyklen herausfiltert. Folglich wird ein gleitender Durchschnitt oft als Filter bezeichnet. Der Grundprozess beinhaltet die Definition eines Satz von Gewichten der Länge m 1 m 2 1 as. Hinweis ein symmetrischer Satz von Gewichten hat m 1 m 2 und wjw - jA gefilterten Wert zum Zeitpunkt t kann berechnet werden, wo Y t den Wert der Zeitreihen zum Zeitpunkt t beschreibt Zum Beispiel betrachten wir die folgende Serie. Bei einem einfachen 3-Term-symmetrischen Filter iem 1 m 2 1 und allen Gewichten sind 1 3, der erste Term der geglätteten Serie wird durch Anwendung der Gewichte auf die ersten drei Terme der Originalreihe erhalten. Die zweite geglättete Wert wird durch die Anwendung der Gewichte auf die zweite, dritte und vierte Begriffe in der ursprünglichen Serie produziert. WELLE IST DAS ENDE POINT PROBLEM. Reconsider die Serie. Diese Serie enthält 8 Begriffe Allerdings ist die geglättete Serie durch die Anwendung von symmetrischen Filter erhalten Zu den ursprünglichen Daten enthält nur 6 Begriffe. Dies ist, weil es unzureichende Daten an den Enden der Serie, um einen symmetrischen Filter anzuwenden Der erste Begriff der geglätteten Serie ist ein gewichteter Durchschnitt von drei Begriffen, zentriert auf den zweiten Begriff des Originals Serie Ein gewichteter Mittelpunkt, der auf den ersten Term der Originalreihe zentriert ist, kann nicht als Daten erhalten werden, bevor dieser Punkt nicht verfügbar ist. In ähnlicher Weise ist es nicht möglich, einen gewichteten Mittelwert zu berechnen, der auf dem letzten Term der Serie zentriert ist, da es keine Daten gibt Dieser Punkt. Aus diesem Grund können symmetrische Filter nicht an beiden Enden einer Reihe verwendet werden. Dies ist bekannt als Endpunkt Problem Zeitreihenanalytiker können asymmetrische Filter verwenden, um geglättete Schätzungen in diesen Regionen zu erzeugen. In diesem Fall wird der geglättete Wert ausgeschaltet Mitte, wobei der Durchschnitt unter Verwendung mehrerer Daten von einer Seite des Punktes als der andere bestimmt wird, je nachdem, was verfügbar ist. Alternativ können Modellierungstechniken verwendet werden, um die Zeitreihen zu extrapolieren und dann symmetrische Filter auf die erweiterte Serie anzuwenden. WIE WERDEN WIR ENTSCHEIDEN WELCHE FILTER ZU BENUTZEN Der Zeitreihenanalytiker wählt einen geeigneten Filter auf der Grundlage seiner Eigenschaften, wie z. B. welche Zyklen der Filter bei der Anwendung entfernt. Die Eigenschaften eines Filters können mit Hilfe einer Verstärkungsfunktion untersucht werden. Gain-Funktionen werden verwendet, um die Wirkung von a zu untersuchen Filter bei einer gegebenen Frequenz auf die Amplitude eines Zyklus für eine bestimmte Zeitreihe Für weitere Details über die Mathematik, die mit Verstärkungsfunktionen verbunden ist, können Sie die Time Series Course Notes herunterladen, eine Einführung in die Zeitreihenanalyse, die von der Zeitreihenanalyse veröffentlicht wurde Des ABS beziehen sich auf Abschnitt 4 4.Das folgende Diagramm ist die Verstärkungsfunktion für den symmetrischen 3-Term-Filter, den wir früher untersucht haben. Abbildung 1 Verstärkungsfunktion für symmetrischen 3-Term-Filter. Die horizontale Achse repräsentiert die Länge eines Eingangszyklus relativ zum Zeitraum Zwischen Beobachtungspunkten in der ursprünglichen Zeitreihe So wird ein Eingabenzyklus der Länge 2 in 2 Perioden abgeschlossen, was 2 Monate für eine Monatsreihe und 2 Quartale für eine Quartalsreihe entspricht. Die vertikale Achse zeigt die Amplitude des Ausgangszyklus relativ zu einem Eingabe-Zyklus. Dieser Filter reduziert die Stärke von 3 Perioden-Zyklen auf Null Das heißt, es entfernt vollständig Zyklen von etwa dieser Länge Dies bedeutet, dass für eine Zeitreihe, wo Daten monatlich gesammelt werden, werden saisonale Effekte, die vierteljährlich auftreten, durch die Anwendung dieser Filter auf die ursprüngliche Serie. Phasenverschiebung ist die Zeitverschiebung zwischen dem gefilterten Zyklus und dem ungefilterten Zyklus Eine positive Phasenverschiebung bedeutet, dass der gefilterte Zyklus rückwärts verschoben wird und eine negative Phasenverschiebung es zeitlich nach vorne verschoben wird. Phasenverschiebung tritt beim Timing auf Von Wendepunkten verzerrt ist, z. B. wenn der gleitende Mittelpunkt von den asymmetrischen Filtern außerhalb der Mitte liegt, so werden sie entweder früher oder später in der gefilterten Serie auftreten, als in den ursprünglichen ungeraden längensymmetrischen gleitenden Durchschnitten, wie sie von ABS verwendet werden, Wo das Ergebnis zentral platziert ist, verursachen keine Zeitphasenverschiebung Es ist wichtig für Filter, die verwendet werden, um den Trend abzuleiten, um die Zeitphase und damit das Timing von Wendepunkten beizubehalten. Die 2 und 3 zeigen die Auswirkungen der Anwendung eines 2x12 symmetrischen Gleitender Durchschnitt, der außerhalb der Mitte liegt Die kontinuierlichen Kurven stellen die anfänglichen Zyklen dar und die gebrochenen Kurven stellen die Ausgangszyklen nach dem Anlegen des gleitenden Durchschnittsfilters dar. Abbildung 2 24 Monat Zyklus, Phase -5 5 Monate Amplitude 63.Figur 3 8 Monat Zyklus, Phase -1 5 Monate Amplitude 22.WHAT SIND HENDERSON BEWEGLICHE AVERAGES. Henderson Umzugsdurchschnitte sind Filter, die von Robert Henderson im Jahre 1916 für den Einsatz in versicherungsmathematischen Anwendungen abgeleitet wurden. Sie sind Trendfilter, die häufig in der Zeitreihenanalyse verwendet werden, um saisonbereinigte Schätzungen zu sanieren Generieren eine Trendschätzung Sie werden bevorzugt einfachere Bewegungsdurchschnitte verwendet, weil sie Polynome von bis zu Grad 3 reproduzieren können, wodurch Trendwendepunkte eingefangen werden. Das ABS nutzt Henderson-Bewegungsdurchschnitte, um Trendschätzungen aus einer saisonbereinigten Serie zu erzeugen. Die Trendschätzungen von Die ABS werden typischerweise mit einem 13-Term-Henderson-Filter für Monatsreihen und einem 7-Term-Henderson-Filter für vierteljährliche Serien abgeleitet. Henderson-Filter können entweder symmetrisch oder asymmetrisch sein Symmetrische gleitende Mittelwerte können an Punkten angewendet werden, die ausreichend weit entfernt von den Enden von sind Eine Zeitreihe In diesem Fall wird der geglättete Wert für einen gegebenen Punkt in der Zeitreihe aus einer gleichen Anzahl von Werten auf beiden Seiten des Datenpunktes berechnet. Um die Gewichte zu erhalten, wird ein Kompromiß zwischen den beiden im Allgemeinen erwarteten Merkmalen geschlagen Eine Trendreihe Dies ist, dass der Trend in der Lage sein sollte, eine breite Palette von Krümmungen darzustellen und dass es auch so glatt wie möglich sein sollte. Für die mathematische Ableitung der Gewichte siehe Abschnitt 5 3 der Zeitreihe Kursnotizen, die sein können Heruntergeladen von der ABS-Website heruntergeladen. Die Gewichtungsmuster für eine Reihe von symmetrischen Henderson-gleitenden Durchschnitten sind in der folgenden Tabelle angegeben. Symmetrisches Gewichtungsmuster für Henderson Moving Average. Im Allgemeinen, je länger der Trendfilter, desto glatter der resultierende Trend, wie Ergibt sich aus einem Vergleich der Verstärkungsfunktionen über A 5-Term Henderson reduziert Zyklen von etwa 2 4 Perioden oder weniger um mindestens 80, während ein 23-Term-Henderson Zyklen von etwa 8 Perioden oder weniger um mindestens 90 reduziert. In der Tat ein 23-Term Henderson-Filter entfernt vollständig Zyklen von weniger als 4 Perioden. Henderson bewegte Durchschnitte dämpfen auch die saisonalen Zyklen in unterschiedlichem Maße. Allerdings zeigen die Verstärkungsfunktionen in den Abbildungen 4-8, dass die jährlichen Zyklen in der monatlichen und vierteljährlichen Serie nicht stark genug gedämpft werden, um die Anwendung eines Henderson zu rechtfertigen Filtern Sie direkt auf Originalschätzungen. Deshalb werden sie nur auf eine saisonbereinigte Serie angewendet, bei der die kalenderbezogenen Effekte bereits mit speziell entworfenen Filtern entfernt wurden. Abbildung 9 zeigt die Glättungseffekte des Aufbringens eines Henderson-Filters auf eine Serie - Term Henderson Filter - Wert der Nicht-Wohngebäude Genehmigungen. Wie können wir mit dem END POINT PROBLEM. Das symmetrische Henderson-Filter kann nur auf Datenregionen angewendet werden, die ausreichend weit entfernt von den Enden der Serie sind Zum Beispiel der Standard 13 Term Henderson kann nur auf monatliche Daten angewendet werden, die mindestens 6 Beobachtungen vom Beginn oder Ende der Daten aus haben. Das liegt daran, dass die Filterglocke die Serie durch einen gewichteten Durchschnitt der 6 Terme auf beiden Seiten des Datenpunktes beeinflusst Als der Punkt selbst Wenn wir versuchen, es auf einen Punkt anzuwenden, der weniger als 6 Beobachtungen vom Ende der Daten ist, dann gibt es nicht genügend Daten auf einer Seite des Punktes, um den Durchschnitt zu berechnen. Um Trendschätzungen von diesen zu liefern Datenpunkte, ein modifizierter oder asymmetrischer gleitender Durchschnitt verwendet wird Die Berechnung von asymmetrischen Henderson-Filtern kann durch eine Reihe verschiedener Methoden erzeugt werden, die ähnliche, aber nicht identische Ergebnisse erzeugen. Die vier Hauptmethoden sind die Musgrave-Methode, die Minimierung der Mean Square Revision Methode , Die Best Linear Unvoreingenommene Schätzungen BLUE-Methode und die Kenny - und Durbin-Methode Shiskin et al 1967 haben die ursprünglichen asymmetrischen Gewichte für den Henderson-gleitenden Durchschnitt abgeleitet, die innerhalb der X11-Pakete verwendet werden. Informationen zur Ableitung der asymmetrischen Gewichte siehe Abschnitt 5 3 Der Zeitreihen-Kursnotizen. Beachten Sie eine Zeitreihe, in der der zuletzt beobachtete Datenpunkt zum Zeitpunkt N auftritt. Dann kann ein 13-Term-symmetrischer Henderson-Filter nicht auf Datenpunkte angewendet werden, die zu jeder Zeit nach und einschließlich der Zeit N-5 gemessen werden. Für all dies Punkte, ein asymmetrischer Satz von Gewichten muss verwendet werden Die folgende Tabelle gibt die asymmetrische Gewichtung Muster für einen Standard 13 Begriff Henderson gleitenden Durchschnitt. Die asymmetrischen 13 Begriff Henderson Filter nicht entfernen oder dämpfen die gleichen Zyklen wie die symmetrische 13-Term Henderson Filter In der Tat Das asymmetrische Gewichtungsmuster, das verwendet wird, um den Trend bei der letzten Beobachtung zu schätzen, verstärkt die Stärke von 12 Periodenzyklen Auch asymmetrische Filter erzeugen eine zeitliche Phasenverschiebung. WELLE SIND SEASONAL BEWEGLICHE AVERAGEN. Fast alle Daten, die vom ABS untersucht wurden, haben saisonale Eigenschaften Seit dem Henderson Bewegte Durchschnitte, die verwendet werden, um die Trendreihe zu schätzen, beseitigen nicht die Saisonalität, die Daten müssen saisonbereinigt werden, zuerst mit saisonalen Filtern. Ein saisonaler Filter hat Gewichte, die auf den gleichen Zeitraum über die Zeit angewendet werden Ein Beispiel für das Gewichtungsmuster für einen saisonalen Filter wäre. 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3. wo zum Beispiel ein Gewicht von einem Drittel auf drei aufeinanderfolgende Januar angewendet wird. In X11 ist eine Reihe von saisonalen Filtern zur Auswahl verfügbar. Dies sind eine gewichtete 3-fach gleitende durchschnittliche ma S 3x1 gewichtete 5-term ma S 3x3 gewichtete 7-Term ma S 3x5 und eine gewichtete 11-Term ma S 3x9. Die Gewichtungsstruktur der gewichteten Bewegungsdurchschnitte der Form, S nxm ist, dass ein einfacher Durchschnitt von m Bedingungen berechnet und dann ein gleitender Durchschnitt von n von Diese Mittelwerte werden bestimmt. Dies bedeutet, dass n m-1 Begriffe verwendet werden, um jeden endgültigen geglätteten Wert zu berechnen. Zum Beispiel wird zur Berechnung eines 11-Term S 3x9 ein Gewicht von 1 9 auf denselben Zeitraum in 9 aufeinanderfolgenden Jahren angewendet. Dann ist ein einfacher Es wird ein dreifach gleitender Mittelwert über die gemittelten Werte angelegt. Dies ergibt ein abschließendes Gewichtungsmuster von 1 27, 2 27, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 2 27, 1 27 . Die Verstärkungsfunktion für einen 11-Term-Saisonfilter, S 3x9 sieht aus wie. Figure 10 Gain-Funktion für 11 Term S 3x9 saisonale Filter. Applying ein saisonale Filter auf Daten wird eine Schätzung der saisonalen Komponente der Zeitreihe, wie es bewahrt wird Die Stärke der saisonalen Oberschwingungen und dämpft Zyklen von nicht-saisonalen Längen. Symmetrische saisonale Filter werden an den Enden der Serie verwendet Die asymmetrischen Gewichte für jeden der saisonalen Filter in X11 verwendet werden, finden Sie in Abschnitt 5 4 der Time Series Course Notes. WIE SIND TREND SCHÄTZUNGEN REVISED. Beim aktuellen Ende einer Zeitreihe ist es nicht möglich, symmetrische Filter zu verwenden, um den Trend aufgrund des Endpunktproblems zu schätzen. Stattdessen werden asymmetrische Filter verwendet, um vorläufige Trendschätzungen zu erzeugen Verfügbar ist, ist es möglich, den Trend mit symmetrischen Filtern neu zu berechnen und die anfänglichen Schätzungen zu verbessern. Dies ist bekannt als Trendrevision. HOW VIELE DATEN IST ERFORDERLICH, AKZEPTIERBARE SEASONAL EINSTELLTE SCHÄTZUNGEN ZU ERHÖHEN. Wenn eine Zeitreihe eine relativ stabile Saisonalität aufweist und nicht dominiert wird Durch die unregelmäßige Komponente, dann können 5 Jahre Daten als eine akzeptable Länge betrachtet werden, um saisonbereinigte Schätzungen abzuleiten. Für eine Serie, die besonders starke und stabile Saisonalität zeigt, kann eine grobe Anpassung mit 3 Jahren Daten vorgenommen werden. Es ist allgemein vorzuziehen Mindestens 7 Jahre Daten für eine normale Zeitreihe, um saisonale Muster, Handelstag und bewegte Urlaubseffekte, Trend - und Saisonpausen sowie Ausreißer präzise zu identifizieren. GERICHT WIE DIE ZWEI SEASONALEN EINSTELLUNG PHILOSOPHIE VERGLEICHEN. Modellbasierte Ansätze erlauben es Die stochastischen Eigenschaften Zufälligkeit der Serie unter Analyse, in dem Sinne, dass sie die Filtergewichte auf der Grundlage der Art der Serie maßgeschneidert Das Modell s Fähigkeit zur genauen Beschreibung des Verhaltens der Serie kann ausgewertet werden, und statistische Schlussfolgerungen für die Schätzungen sind verfügbar Basierend auf der Annahme, dass die unregelmäßige Komponente weißes Rauschen ist. Filter-basierte Methoden sind weniger abhängig von den stochastischen Eigenschaften der Zeitreihe Es ist die Zeitreihenanalytiker Verantwortung für die Auswahl der am besten geeigneten Filter aus einer begrenzten Sammlung für eine bestimmte Serie Es ist Es ist nicht möglich, strenge Kontrollen der Angemessenheit des impliziten Modells durchzuführen und genaue Messungen von Präzision und statistischer Schlussfolgerung sind nicht verfügbar. Daher kann ein Konfidenzintervall nicht um die Schätzung herum gebaut werden. Die folgenden Diagramme vergleichen das Vorhandensein jeder der Modellkomponenten am Saisonale Frequenzen für die beiden saisonalen Anpassungsphilosophien Die x-Achse ist die Periodenlänge des Zyklus und die y-Achse stellt die Stärke der Zyklen dar, die jede Komponente umfassen. Abbildung 11 Vergleich der beiden saisonalen Anpassungsphilosophien. Filterbasierte Methoden gehen davon aus, dass jeder Komponente existiert nur eine gewisse Zykluslänge Die längeren Zyklen bilden den Trend, die saisonale Komponente ist in saisonalen Frequenzen vorhanden und die unregelmäßige Komponente ist definiert als Zyklen jeder anderen Länge. Unter einer modellbasierten Philosophie sind die Tendenz, saisonale und unregelmäßige Komponente vorhanden Bei allen Zykluslängen Die unregelmäßige Komponente ist von konstanter Stärke, die saisonalen Komponenten-Spitzen bei saisonalen Frequenzen und die Trend-Komponente ist am stärksten in den längeren Zyklen. Diese Seite zuerst veröffentlicht 14. November 2005, zuletzt aktualisiert am 25. Juli 2008.Time-Serie Analyse saisonale Anpassung Methoden. Wie tun X11 Stil Methoden work. What sind einige Pakete verwendet, um saisonale Anpassung. Was sind die Techniken, die von der ABS angewendet werden, um mit saisonalen Anpassung zu behandeln. Wie macht SEASABS work. How tun andere statistische Agenturen mit saisonalen Anpassung. HOW DO X11 STYLE METHODS WORK. Filter basierte Methoden der saisonalen Anpassung sind oft als X11 Stil Methoden bekannt Diese basieren auf dem Verhältnis zu gleitenden durchschnittlichen Verfahren beschrieben im Jahr 1931 von Fredrick R Macaulay, der National Bureau of Economic Research in den USA Das Verfahren besteht aus der Folgende Schritte.1 Schätzen Sie den Trend durch einen gleitenden Durchschnitt 2 Entfernen Sie den Trend verlassen die saisonalen und unregelmäßigen Komponenten 3 Schätzen Sie die saisonale Komponente mit gleitenden Durchschnitten zu glätten die irregulars. Seasonality kann in der Regel nicht identifiziert werden, bis der Trend bekannt ist, aber eine gute Schätzung Der Trend kann nicht gemacht werden, bis die Serie saisonbereinigt wurde. Daher verwendet X11 einen iterativen Ansatz zur Schätzung der Komponenten einer Zeitreihe Als Standard setzt sie ein multiplikatives Modell voraus. Um die grundlegenden Schritte in X11 zu veranschaulichen, betrachten wir die Zerlegung von Eine monatliche Zeitreihe unter einem multiplikativen Modell. Schritt 1 Anfängliche Schätzung des Trends. Ein symmetrischer 13 Term 2x12 gleitender Durchschnitt wird auf eine ursprüngliche monatliche Zeitreihe angewendet, O t, um eine anfängliche Schätzung des Trends zu erzeugen T t Der Trend wird dann entfernt Aus der ursprünglichen Serie, um eine Schätzung der saisonalen und unregelmäßigen Komponenten. Six Werte an jedem Ende der Serie verloren gehen, als Folge der Endpunkt Problem - nur symmetrische Filter verwendet werden. Schritt 2 Vorläufige Schätzung der saisonalen Komponente. Eine vorläufige Schätzung der saisonalen Komponente kann dann gefunden werden, indem man einen gewichteten 5-Term-gleitenden Durchschnitt S 3x3 an die S t I t-Serie für jeden Monat separat anwendet. Obwohl dieser Filter die Standardeinstellung innerhalb von X11 ist, verwendet das ABS 7 Term-Gangsäume S 3x5 Stattdessen Die saisonalen Komponenten werden angepasst, um 12 zu addieren ungefähr ungefähr 12 Monate, also, daß sie durchschnittlich zu 1 sind, um sicherzustellen, daß die saisonale Komponente nicht das Niveau der Reihe ändert, beeinflußt nicht den Trend Die fehlenden Werte an den Enden Der saisonalen Komponente werden durch die Wiederholung des Wertes aus dem Vorjahr ersetzt. Schritt 3 Vorläufige Schätzung der angepassten Daten. Eine Annäherung der saisonbereinigten Reihen wird durch die Aufteilung der Schätzung der saisonalen aus dem vorherigen Schritt in die ursprüngliche Serie gefunden. Schritt 4 Eine bessere Schätzung des Trends. Ein 9, 13 oder 23 Term Henderson gleitender Durchschnitt wird auf die saisonbereinigten Werte angewendet, abhängig von der Volatilität der Serie eine flüchtigere Serie erfordert einen längeren gleitenden Durchschnitt, um eine verbesserte Schätzung der Trend Die daraus resultierende Trendreihe wird in die ursprüngliche Serie unterteilt, um eine zweite Schätzung der saisonalen und unregelmäßigen Komponenten zu geben. Bei den Enden der Serie werden asymmetrische Filter verwendet, daher gibt es keine fehlenden Werte wie in Schritt 1.Schritt 5 Endgültige Schätzung von Die saisonale Komponente. Schritt zwei wird wiederholt, um eine endgültige Schätzung der saisonalen Komponente zu erhalten. Schritt 6 Endgültige Schätzung der angepassten Daten. A endgültige saisonbereinigte Serie wird durch die Division der zweiten Schätzung der saisonalen aus dem vorherigen Schritt in die ursprüngliche Serie gefunden. Step 7 Endgültige Schätzung des Trends. Ein 9, 13 oder 23 Term Henderson gleitender Durchschnitt wird auf die endgültige Schätzung der saisonbereinigten Serien angewendet, die für extreme Werte korrigiert wurde. Dies ergibt eine verbesserte und endgültige Schätzung des Trends Erweiterte Versionen von X11 wie X12ARIMA und SEASABS, jede ungerade Länge Henderson gleitenden Durchschnitt verwendet werden kann. Schritt 8 Endgültige Schätzung der unregelmäßigen Komponente. Die Unregelmäßigkeiten können dann durch die Aufteilung der Trendschätzungen in die saisonbereinigten Daten geschätzt werden. Offensichtlich werden diese Schritte Hängt davon ab, welches Modell multiplikativ, additiv und pseudo-additiv innerhalb von X11 gewählt wird. Es gibt auch kleine Unterschiede in den Schritten in X11 zwischen verschiedenen Versionen. Ein weiterer Schritt bei der Schätzung der saisonalen Faktoren ist es, die Robustheit des Mittelungsprozesses durch Modifikation zu verbessern Der SI-Werte für Extreme Weitere Informationen zu den wichtigsten Schritten finden Sie in Abschnitt 7 2 des Informationspapiers Ein Einführungskurs zur Zeitreihenanalyse - Elektronische Lieferung. WELLE SIND EINIGE PAKETE, DIE ZUR DURCHFÜHRUNG DER SEASONALEN EINSTELLUNG VERWENDET WERDEN. Die am häufigsten verwendete saisonale Anpassungspakete sind die in der X11-Familie X11 wurde von der US-Präsidium der Volkszählung entwickelt und begann den Betrieb in den Vereinigten Staaten im Jahr 1965 Es wurde bald von vielen statistischen Agenturen auf der ganzen Welt, einschließlich der ABS wurde es in eine Reihe von integriert wurde Kommerziell erhältliche Softwarepakete wie SAS und STATISTICA Es verwendet Filter, um Daten zeitweise zu justieren und die Komponenten einer Zeitreihe zu schätzen. Das X11-Verfahren beinhaltet die Anwendung von symmetrischen gleitenden Durchschnitten auf eine Zeitreihe, um den Trend, saisonale und unregelmäßige Komponenten abzuschätzen Das Ende der Serie gibt es nicht genügend Daten zur Verwendung von symmetrischen Gewichten das Endpunkt Problem Folglich werden entweder asymmetrische Gewichte verwendet werden, oder die Serie muss extrapoliert werden. Die X11ARIMA-Methode, von Statistics Canada im Jahr 1980 entwickelt und aktualisiert 1988 Zu X11ARIMA88, nutzt Box Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Durchschnittliche ARIMA-Modelle, um eine Zeitreihe zu verlängern Im Wesentlichen hilft die Verwendung von ARIMA-Modellierung auf der Original-Serie dazu, Revisionen in der saisonbereinigten Serie zu reduzieren, so dass die Wirkung des Endpunktproblems reduziert wird. X11ARIMA88 Unterscheidet sich auch von der ursprünglichen X11-Methode in seiner Behandlung von extremen Werten Es kann durch Kontakt mit Statistics Canada erhalten werden. In den späten 1990er Jahren veröffentlichte das US Census Bureau X12ARIMA Es nutzt regARIMA Modelle Regressionsmodelle mit ARIMA-Fehlern, damit der Benutzer die verlängern kann Serie mit Prognosen und vorjustieren Sie die Serie für Ausreißer und Kalendereffekte vor saisonalen Anpassung erfolgt X12ARIMA kann aus dem Bureau erhalten werden, ist es kostenlos verfügbar und kann heruntergeladen werden. Von Victor Gomez und Augustn Maravall, SEATS Signal Extraktion in ARIMA Time Series ist Ein Programm, das den Trend, saisonale und unregelmäßige Komponenten einer Zeitreihe unter Verwendung von Signal-Extraktionstechniken, die auf ARIMA-Modelle angewendet werden, schätzt und prognostiziert TRAMO Time Series Regression mit ARIMA Noise, Missing Observations and Outliers ist ein Begleitprogramm zur Schätzung und Prognose von Regressionsmodellen mit ARIMA Fehler und fehlende Werte Es wird verwendet, um eine Serie vorzuladen, die dann saisonbereinigt von SEATS Um die beiden Programme aus dem Internet frei zu laden, wenden Sie sich an die Bank of Spain. Eurostat konzentriert sich auf zwei saisonale Anpassungsmethoden Tramo Sitze und X12Arima Versionen von Diese Programme wurden in einer einzigen Schnittstelle implementiert, genannt DEMETRA Dies erleichtert die Anwendung dieser Techniken auf große Maßstäbe der Zeitreihe DEMETRA enthält zwei Hauptmodule saisonale Anpassung und Trendschätzung mit einem automatisierten Verfahren zB für unerfahrene Anwender oder für Großsets Von Zeitreihen und mit einem benutzerfreundlichen Verfahren für die detaillierte Analyse der Einzelzeitreihen Es kann heruntergeladen werden. WELLE SIND DIE TECHNIKEN, DIE DURCH DAS ABS ZUM ANGEBOT MIT SEASONALER EINSTELLUNG BESCHÄFTIGT WERDEN. Das Hauptwerkzeug, das im australischen Bureau of Statistics verwendet wird, ist SEASABS SEASONAL-Analyse, ABS-Standards SEASABS ist ein saisonales Anpassungs-Softwarepaket mit einem Kernverarbeitungssystem auf Basis von X11 und X12ARIMA SEASABS ist ein wissensbasiertes System, das Zeitreihenanalysten bei der Erstellung geeigneter und korrekter Urteile bei der Analyse einer Zeitreihe SEASABS unterstützen kann Teil des ABS-Saisonverstellsystems Weitere Komponenten sind das ABSDB ABS-Informationslager und die FAME Prognose-, Analyse - und Modellierungsumgebung, die zum Speichern und Manipulieren von Zeitreihendaten verwendet wird. SEASABS führt vier Hauptfunktionen durch. Datenüberprüfung. Seasonal Reanalyse der Zeitreihe. Investition von Zeitreihen. Wartung der Zeitreihen-Kenntnisse. SEASABS ermöglicht sowohl die Experten - als auch die Client-Nutzung der X11-Methode, die durch das ABS deutlich verbessert wurde. Dies bedeutet, dass ein Benutzer keine detaillierten Kenntnisse des X11-Pakets benötigt, um saisonabhängig eine Zeitreihe An anzupassen Intelligente Schnittstelle Führer Benutzer durch die saisonale Analyse Prozess, die geeignete Auswahl von Parametern und Anpassungsmethoden mit wenig oder keine Anleitung notwendig, um die Benutzer-Teil. Die grundlegende Iteration Prozess in SEASABS beteiligt ist.1 Test für und korrekte saisonale Pausen 2 Test für und entfernen Große Spikes in den Daten 3 Test für und korrekte Trendpausen 4 Test für und korrekte Extremwerte für saisonale Anpassungszwecke 5 Schätzen Sie jeden Handelstag Effekt vorhanden 6 Einfügen oder ändern bewegliche Urlaubskorrekturen 7 Überprüfen Sie gleitende Durchschnitte Trend bewegte Durchschnitte und dann saisonale gleitende Durchschnitte 8 Führen Sie X11 9 Finalize the adjustment. SEASABS hält Aufzeichnungen über die vorherige Analyse einer Serie, damit es X11-Diagnose im Laufe der Zeit vergleichen kann und weiß, welche Parameter zur akzeptablen Anpassung bei der letzten Analyse geführt haben, identifiziert und korrigiert Trend - und Saisonpausen sowie Extreme Werte, fügt Handelstage Faktoren, wenn nötig, und erlaubt, um Urlaub Korrekturen. SEASABS ist kostenlos für andere Regierungsorganisationen Kontakt für weitere Details. HOW DO ANDERE STATISTISCHE AGENTUREN DEAL MIT SEASONAL EINSTELLUNG. Statistik Neuseeland. uses X12-ARIMA, Aber nicht die ARIMA-Fähigkeiten des Pakets verwenden. Office of National Statistics, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. uses X11-ARIMA88.US Bureau of the Census. uses X12-ARIMA. uses SEATS TRAMO. This Seite zuerst veröffentlicht 14. November 2005, zuletzt aktualisiert am 10. September 2008.Calculate Moving Average. Posted am 28. April 2009 in Learn Excel - 191 Kommentare. Moving Durchschnitt wird häufig verwendet, um zugrunde liegende Trends zu verstehen und hilft bei der Prognose MACD oder gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz ist wahrscheinlich die am häufigsten verwendeten technischen Analyse-Tools in Aktienhandel Es ist ziemlich häufig in mehreren Unternehmen zu gleitenden Durchschnitt von 3 Monaten Umsatz zu verstehen, wie der Trend ist. Heute werden wir lernen, wie Sie berechnen gleitenden Durchschnitt und wie Durchschnitt der letzten 3 Monate kann mit Excel-Formeln berechnet werden. Calculate Moving Average. To berechnen gleitenden Durchschnitt, alles, was Sie brauchen, ist die gute alte AVERAGE Excel-Funktion. Assuming Ihre Daten ist im Bereich B1 B12.Just geben Sie diese Formel in der Zelle D3.And jetzt kopieren Sie die Formel von D3 in den Bereich D4 bis D12 erinnern, da Sie berechnen gleitenden Durchschnitt von 3 Monaten, erhalten Sie nur 10 Werte 12-3 1.Das ist alles, was Sie brauchen, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Calculate Moving Durchschnitt der letzten 3 Monate Alone. Lets sagen, Sie müssen Berechnen Sie den Durchschnitt der letzten 3 Monate zu jedem Zeitpunkt Das bedeutet, wenn Sie den Wert für den nächsten Monat eingeben, sollte der Durchschnitt automatisch angepasst werden. Zunsten lassen Sie uns einen Blick auf die Formel und dann werden wir verstehen, wie es funktioniert. So Was zum Teufel die obige Formel tut sowieso. Es zählt, wie viele Monate bereits eingegeben sind COUNT B4 B33.Und es ist kompensieren count minus 3 Zellen aus B4 und holen 3 Zellen von dort aus OFFSET B4, COUNT B4 B33 -3,0, 3,1 Dies sind nichts als die neuesten 3 Monate. Finally ist es übergeben diese Bereich auf AVERAGE-Funktion, um die gleitenden Durchschnitt der letzten 3 Monate zu berechnen. Ihre Heimarbeit. Jetzt haben Sie gelernt, wie man berechnen gleitenden Durchschnitt mit Excel, hier ist Ihr Zuhause work. Lets sagen, Sie wollen die Anzahl der Monate verwendet, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen, um in der Zelle E1 konfigurierbar sein dh dh, wenn E1 von 3 auf 6 geändert wird, sollte die gleitende durchschnittliche Tabelle berechnen gleitenden Durchschnitt für 6 Monate zu einem Zeitpunkt Wie zu tun Du schreibst die Formeln dann. Schau dir die Kommentare an, geh und machst das heraus für dich selbst. Wenn du die Antwort nicht finden kannst, kommst du hier zurück und liest die Kommentare Go. This Post ist ein Teil unserer Spreadcheats Serie ein 30 Tage Online Excel Training Programm für Bürobesucher und Spreadsheet-Nutzer Join today. Share diesen Tipp mit Ihren Freunden. Hello, erst vor kurzem gefunden Ihre Website und ich liebe alle Tipps Vielen Dank für alle Ihre Tutorials Es s genau ich brauchte aber ich lief in ein bisschen ein Problem, wie ich auch mit Vlookup mit Offset Zum Beispiel, in Ihrem Beispiel würde ich Vlookup in meiner Vorlage verwenden, so dass, wie ich in neue Daten jeden Monat, würde es automatisch aktualisieren die Verkaufsdaten jeden Monat. Mein Problem ist in meinem OFFSET Formel, ich habe COUNTA, die offensichtlich zählt alle Zellen mit Formeln, auch irgendwelche Ideen, wie diese beiden Funktionen besser zu integrieren, vor allem, wenn ich versuche zu grafisch und durchschnittlich, dass letzten 12 Monate. Ich würde schätzen alle Ideen, die Sie oder Ihre Leser meine haben Danke , Wieder, für die awesome site. Twee Willkommen bei PHD und danke für die Frage eine Frage Ich bin mir nicht sicher, ob ich es richtig verstanden habe, obwohl Sie versucht haben, zählen mit Zählern statt counta Sie havent gezeigt uns die Offset-Formel, ohne zu sehen, dass die Festsetzung wäre es schwierig. Ich muss ein berechnen 12-Monats-Rolling-Durchschnitt, die einen Zeitraum von 24 Monaten umfassen wird, wenn sie fertig sind. Kannst du mich in die richtige Richtung zeigen, wie auch, wie man anfängt Meine Daten sind Fahrzeugmeilen und startet auf B2 und endet auf B25 Help. Chandoo, das ist eine großartige Formel for what I am using except I am trying unsuccessfully to make the formula conditional I have a spreadsheet, see links below, that tracks all rounds of disc golf played by friends and myself. I ve already got it setup to calculate each of our overall averages and each of our averages on specific courses What I am trying to do now however is also setup a moving average based off our 5 most recent rounds Once more data has been entered I will change it to 10, but for now 5 will be just fine I can get the moving average to work, but I cannot figure out how to add conditional restrictions IE I want for example just the last 5 rounds that were played by Kevin After that I will want just the last 5 rounds played by Kevin at the Oshtemo course. The code I m using is below Code for Cell C9 is listed below IF B9 0,,IF B9 6,AVERAGEIF DiscRounds A 2 A 20000, A9,DiscRounds M 2 M 20000,AVERAGE OF FSET DiscRounds M 2,IF DiscRounds A 2 A 20000 A9,COUNT DiscRounds M 2 M 20000 , -5,0,5,1.Essentially if there are 0 rounds it leaves the cell blank If there are 5 or fewer rounds it just uses the average of all rounds Finally, if there are 6 or more rounds the code then uses your AVERAGE function from this post After trying many things however I am uncertain how to conditionally pull the last 5 rounds so that it only pulls the last 5 rounds of the individual named in cell A9.The formula I am referencing is NOT currently in cell C9 on my spreadsheet that is linked I just have been testing it there. DND use the following formula in cell C13 onwards AVERAGE B2 B13 and drag down. Hi, I m sure there is something listed above that is suppose to help, but I m still new to excel and am feeling overwhelmed I just got a new job and I m tryin to make a good impression, so any help woud be great. I have data for each month in 2009, 2010 and 2011 going across and multiple rows of this Every month at the beginning of the month I need to calculate the sales of the previous year Currently my formula is SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4 Example Current month is March Info I need is sales total from March 2010-February 2011 divided by March 2009- February 2010 and it works great, but it s too time consuming to have to change it every month Is there a way I can get the formula to automatically change at the beginning of the month I don t know if I did a very good job explaining this or not. Congratulations on your new job. You can drag your formula sideways to right for eg and it shows the s for next month automatically. No, what I need is for the formula to change each month I have January 2009 through December 2011 boxes going across with data in them IFERROR SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4 , 0.Next month I need for it go from calculating the sum of 03 10 data to 02 11 data divided by 03 09 data to 02 10 data and change to 04 10 to 03 11 data divided by 04 09 data to 03 11 data IFERROR SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4 , 0.What I need is a formula that can refer to the current date and know that on the 1st of each month, it needs to switch the formulas over for the next previous 1-12 months divided by the previous 13-24 months I m not sure if that makes sense Basically I use this formula about 8 times on one sheet and I have about 200 sheets. Sorry for the double posting and thank you on the congrats. What I need If the current date is greater than the 1st of the month then the entire cell references to calculate the sales of prev year needs to move to the right by one column. This is what I ve come up with IF P1 N1, SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4 p1 is current date n1 is 1st day of month AH4 AS4 is data from 03 10-02 11 V4 AG4 is data from 03 09-02 10.Part I m having issues with How do i make it so that the formula knows exactly what 12 sections to grab and how to get to automatically change at the 1st of the month. Julie You can use OFFSET formula to solve this. Assuming each column has one month, and first month is in C4 and current date is in P1.The above formula assumes that each column has months in Excel date format You may want to tweak it until it produces right result. This is probably extremely simple and I am making it more complicated than I need to, but you wrote, The above formula assumes that each column has months in Excel date format I ve been struggling to do this without having it turn my data into dates. Julie What I meant is, the row number 4, where you have month names, should contain this data.1-jan-2009 1-feb-2009 1-mar-2009.Also, I notice few errors in my formula The correct formula should be, SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-12,1,12 SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-24,1,12.The above formula assumes dates are in row 4 and values are in row 5.I think that is exactly what I needed Thank you thank you thank you so much. My problem is very similar jasmin s 61 and Azrold 74 I have disgusting amounts of data, from D 2 to D 61400 and correspondingly in E and F, I ll have to do the same thing for these columns as well I m trying to find the average for batches, such that D2 19, D20 37, D38 55 and so on - clumping 18 rows together and then finding the next average without re-using any previous row I d also have to likely do this for every 19 and 20 clumps as well, but an example using 18 is fine. Could you annotate the formula you post I m a little confused on what the last 4 numbers mean in the COUNTA part Thank you so much, this is going to make my life so much easier. Laura This is easily done with Average and Offset Assuming you are doing this in Col J and are averaging Col D J2 AVERAGE OFFSET D 1, ROW -2 J 1 1,,J 1 Where J1 will have the number 18 for a moving total of 18 numbers Copy down Row 2 will average Rows 2-19 Row 3 will average Rows 20-37 etc You can also add labels in say Col H H2 Rows ROW -2 J 1 2 - ROW -1 J 1 1 Copy down I have mocked this up at. I am beginner trying to.1 structure a spreadsheet that will then be used to.2 determine the optimal period for my moving average, within the range of a 5 day moving average to a 60 day moving average. Each cell represents the number of sales for that day, ranging from 0 to 100 I would prefer that each month of daily sales be in a new I have 3 months of data, but obviously that will grow. So can you please tell me how to set up the spreadsheet and then the appropriate formulas and their locations. Thank you very much. Hello again Hui. I am struggling yet again with the same spreadsheet you helped me with earlier. As beore, I have the following rows of monthly manually entered data. Volume of Calls Calls Answered age of calls abandoned Average handling time. My line manager would now like 2 rows beneath these showing by using formula Average speed of answer Average abandoned time. And as if that wasn t enough, she would like, for both rows, a summary cell at the end of the 12 months showing the yearly figure. Many thanks again for any help you are able to give. I am using the vertical version for calculating a moving average I am stumped when I need to calculate a 6-period moving average My data starts in column c and the 6-period and 3-period averages are two columns to the right of the last period of data I add a column for each month, so I currently adjust the formula manually each month AVERAGE EC8 EH8.My most recent attempt that failed is AVERAGE C 6,COUNT C 6 EH6 ,-6,6,1.Please provide an explanation of why this didn t work when responding so I can understand how to create future formulas. Thank you so much, Kimber. Kimber Welcome to and thanks for commenting. I think it is not a good idea to place averages in right most column as it keeps moving Instead you could modify your sheet so that moving average is placed at left most column and this will stay there even if you add extra columns to the right. No matter where the average cell is, you can use this formula to calculate the moving average. Afyter having read the whole of this thread I can see I m going to need a combination offset, match, count and averageif but I m not sure where My problem is as follows Each month there are over 100 people reporting activity - Column A is their name, Column B is the month, Column C is the year and Columns D through M is their activity in several categories I need to find their 3 month and six month averages and display that in another worksheet although I could have them displayed in Columns N and O if needed I use a pivot table to produce sums and total averages but it won t handle moving averages Any pointers would be greatly appreciated Thanks, Ben. This will average the last MovAvg number of rows including itself take out the -1 if you want it to not include itself. D75 is the cell that this formula is referencing my data was very long. MovAvg is how big you want the moving average to be I assigned this as a named cell select the cell, Formulas -- Defined Names -- Define Name You can make variable names in a spreadsheet to avoid always having to use row column. This starts from the current cell D75 in this case , goes up MovAvg-1 rows, over 0 columns, selects MovAvg nuber of rows, with 1 column Passes this to the average function. Hi I read through every post, but haven t been able to get this working correctly How do we calculate the moving average of a percentage This is calculated weekly Column A - accts met Column B - accts sold Column K - closing Column D - 2 week moving average of the closing. Example of week 1 and week 2 Column A, row 7 is 25 and row 8 is 1 Column B, row 7 is 1 and row 8 is 1 Column K, row 7 formula is 1 25 4 and row 8 is 1 1 100 Column D - The formula in a prior post gives me an answer of 52 2 week avg, but that s not correct it should be 2 26 7 IF ISERROR AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1 ,,AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1.What do i need to change in that formula to use columns A B instead of the column K. You are trying to average averages, which doesn t work Try this simple formula beginning in D8 IF ISBLANK B8 , , B7 B8 A7 A8 Copy and paste the formula down to D26 This should give you a moving 2 week average Remember to format column D as a percentage with how ever many decimal points you want. I m pretty much an excel neophyte I just stumbled across your site am looking forward to perusing it at length in the months ahead. I m trying to calculate a 3 month moving average of expenses cannot figure out what I am doing wrong Even after reading this article and the post on offset I m not sure I understand the formula. In my sandbox, I have. Column A - Months A2 A17 Sept 2012 - Dec 2013 Column B - Total monthly expenses B2 B8 B8 because March is the last completed month - Those totals are 362599,372800,427317,346660,359864,451183,469681 Colum C - 3 Month Moving Average. I put the following formula in C4 To start calculating in Nov of last year, just for grins. Since there are only three months in the data set at that point, I would assume it calculates the moving average of the first three months The formula comes up with 469,681 When I average the first three months, I come up with 387,572.What am I doing wrong or misunderstanding. Thanks for the help and for putting this website together. Hi Chandoo You have one really useful project here, tons of thanks. In the very beginning of this thread Shamsuddin asked something similar to what I need, reverse calculation of values from the moving average Maybe it s stupid, but I can t come up with any ideas except for figure-by-figure lookup If possible - please advice with this article s data, to get the concept Actually, I d be happy to get anything, as google was of no use. Once again - thank you so much for this site. I m not really sure what you mean by reverse calculating a moving average. Can you explain what your trying to do achieve Posting a sample file might help also Refer. Hi Hui, I mean, I have a column of figures e g monthly shipments , which are calculated as moving average based on another data set e g monthly manufacturing output. Smth like this A1 Jan Feb Mar Apr May Jun Mfg Ship 100 500 450 600 600 700 Where Ship average B2 C2.I know only shipments volumes, and have to find out respective mfg volumes Generally speaking, the question is how we can find initial data with only MA on hand. Suppose, this thread may not be the one for asking this if you agree - maybe you know where to ask It s just that Shamsuddin s question was the most relevant result out of 10 google pages. Mey To calculate the original data from a Moving Average MA you need two MA s eg a 9 and a 10 day MA or 1 MA and 1 piece of data. From these you can recalculate the previous result. But if you have a formula Average B2 C2 you should have access to the data. If it is a 2 day MA like your formula above MA Average B2 C2 MA B2 C2 2 if you know B2 C2 2 MA - B2.If you have a set of data you can share I can give a better solution Refer. Great website Forgive this question I used to be an Expert in Lotus 123 decades ago, but I find Excel somewhat backwards in its progressions to Lotus 123, so I am starting over with Excel 2010.I am a logical person and I try to understand what the formulas do when I use them I notice that there are not but 14 sales figures in column B, yet somehow we are counting from B4 to B33 I tested the formula out using. AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B14 -3,0,3,1 and I get the same result as if I used AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B33 -3,0,3,1 My first rule of old school spreadsheet creation is never to build a data table larger than the data provided if it is static that is, not expanding in data As a result, I have no real clue as to how OFFSET works Is there a clear explanation of OFFSET with a singular example of it being used outside of the average and all by itself. The reason I came here is to build a spreadsheet model that would use iterative calculations to find the best fit for profit data that is maximizing profit when the a short moving average of the cumulative profit curve or equity curve crosses OVER the longer term moving average of the equity curve I find nothing that allows expansion of moving averages from 3 periods to say 100 periods for both averages By using the MA cross over to determine which trades to take, one can find an optimal level of profit to run the model from which could be tweaked when the model is reoptimized I can find nothing in most Excel books that cover this, and this kind of calculations should be relatively simple to pull off Where could I find such information. Thanks again for the wonderful website. Just in case you haven t found it yet, here s a link for the OFFSET function. I have a question. I already have a 3 day moving average that I was given in my problem Is it related to the average of stocks The questions says that you have 1 stock that you PLAN on selling on day 10 My 3 day moving average is an integration from a, b where a t and b t 3 at any time If you want to find the price you expect to sell the share for, do you integrate from 6,9 9,11 7,10 Do you want the far end of day 10, the middle of day 10, or leave day 10 out I am not sure what time frame to put this 3 day average between Again, my function represents up to day 14, but I need the price at day 10.ivan Santos says. Im looking to see the moving average for a call center im trying to find the index for every month for a full year i only have 2 years worth of data and im wanting forecast out for 2014 in quarters can i use this method for this. I have a problem in average, I want to calculate the average of highlighted rows only in coloumn F on colomn G which also has highlighted blank cells. Hi, I am working on a spreadsheet that has the past four years of weekly data but the current years data is incomplete as it only gets entered each week Is there a way of setting up a formula that will calculate an average based on the number of weeks that have data in them For eg in the middle of the year it will create an average based on cells 2-27 26 but the next week it would be cells 2-28 27.Its doing my head in and I don t want to have to manually adjust the average every week. Great site by the way Very helpful. Rosie Yes this can be done Can you please ask the question at the Forums and attach a sample file. Ok here is my question that has been plaguing me for the last 2 1 2 months and I haven t found a solution anywhere on the web I have a sales team and I need a moving avg but with a fix format and a shifting date rage that is fixed as well i e. Sales person 1 1 15 2 1 15 3 1 15 12 1 14 11 1 14 10 1 14 ME 1 2 0 4 5 6.What I am trying to do is this Let s say today date is 3 1 15 I need a way to go back 3 6 and 12 as well months from the current date and avg the sales numbers The hard part is I would like to just change the year of the dates so I don t have to mess with the format or if I hire fire someone So in the above example I would have the formula take the 6 1 2 9 3 3 but then as time would go on this would keep going but once the new year began in JAN 2016 it would have to use the figures from the past 2015 data 3,6 and 12 Month rolling avg s I hope that this clear and I would love to get some help with this Thank you in advance. Can you please ask the question in the Forums at. Attach a sample file to simplify the process. Ok I have posted to the forums and uploaded a sample file. Calculate Moving Average Learn Moving average is frequently used to understand underlying trends and helps in forecasting MACD or moving average convergence divergence is probably the. Amelia McCabe says. Looking for a little help I have tried what I think is a modified version of this formula that is not really working I have a row of data one number per month that I need a continuous average for based on the number of months of entered data not on 12 months Data are in cells b53 to m53 So I tried to modify this formula as follow it did not work and I wonder if I can use this formula this way at all since my data is in a row not a column AVERAGE OFFSET B53COUNT B53 M53 -12,0,1,12 Have also tried the arguments as 0,0,1,12 and -1,0,1,12 Please help me understand if I am up the totally wrong tree or just on the wrong branch. Amelia Without seeing the data i d suggest that AVERAGE OFFSET B53,COUNT B53 M53 -12,0,1,12 should be AVERAGE OFFSET B53 1,COUNT B53 M53.One issue with the original formula is that there are 12 cells between B53 M53, If only 5 have data in them, then you take 12 away, the offset is trying to offset B53, a negative 7 columns, which will force an error. You may also be able to use the Averageifs function Possibly Averageifs B53 M53,B53 M53, 0.Are you able to post a sample file in the Forums.
No comments:
Post a Comment