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. Média de Múltiplos - MA. BREAKING DOWN Média Móvel - MA. Como exemplo de SMA, considere uma segurança Com os seguintes preços de fechamento ao longo de 15 dias. Week 1 5 dias 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dias 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dias 28, 30, 27, 29, 28.A MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados O próximo ponto de dados iria cair o preço mais cedo, adicione o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Como observado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados quanto maior o período de tempo para o MA, maior o atraso Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias, Ele contém preços para os últimos 200 dias A duração da MA para usar depende dos objetivos de negociação, com MA mais curtos usados para negociação a curto prazo ea longo prazo MAs mais adequado para investidores de longo prazo O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerado como importante trading signals. MAs também transmitir importantes sinais de negociação por conta própria, ou quando duas médias Cross over Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta, enquanto um declínio MA indica que está em uma tendência de baixa Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima MA a longo prazo Downward A dinâmica é confirmada com um crossover de baixa, o que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo. Na prática, a média móvel fornecerá uma boa estimativa da média das séries de tempo se a média for constante ou lentamente alterando In O caso de uma média constante, o maior valor de m fornecerá as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. O que permite que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora alterações na média subjacente da série temporal. A figura mostra a série temporal utilizada para ilustração juntamente com a procura média a partir da qual a série Foi gerado A média começa como uma constante em 10 Começando no tempo 21, ele aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30 Então torna-se constante novamente Os dados são simulados adicionando à média, um aleatório Ruído 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, apenas 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 est Imate da média em cada momento e não a previsão As previsões iria deslocar a média móvel curvas para a direita por periods. One conclusão é imediatamente aparente a partir do valor Para todas as três estimativas a média móvel está aquém da tendência linear, com o atraso crescente Com m A defasagem 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 de O modelo eo 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. A curva de exemplo S não correspondem a estas equações porque o modelo de exemplo não está 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. Também podemos concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor. 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 a diferença entre os dados reais eo valor previsto Se a série de tempo 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, assumindo que os dados vêm de uma população com uma média constante. Este termo é minimizado fazendo m tão grande quanto possível. M faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes Para que a previsão responda às mudanças, queremos que m seja o menor possível 1, mas isso aumenta a variância do erro A previsão prática requer um intervalo intermediário Value. Forecasting com Excel. O suplemento Forecasting implementa as fórmulas de média móvel O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados de amostra na coluna B As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0 Comparado com a tabela acima , Os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para computar a média móvel para o período 0 A coluna 10 de MA 10 mostra as médias móveis calculadas O parâmetro de média móvel m está na célula C3 A coluna Fore 1 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 então é -5 1 O desvio padrão ea Desviação Média Média N MAD são calculados nas células E6 e E7, respectivamente.
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