What039s der Unterschied zwischen gleitendem Durchschnitt und gewichtetem gleitendem Durchschnitt Ein gleitender 5-Periodendurchschnitt, der auf den oben genannten Preisen basiert, würde nach folgender Formel berechnet: Basierend auf der obigen Gleichung betrug der Durchschnittspreis der oben genannten Periode 90,66. Die Verwendung von gleitenden Durchschnitten ist eine wirksame Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen. Die Schlüsselbegrenzung besteht darin, dass Datenpunkte von älteren Daten nicht anders gewichtet werden als Datenpunkte nahe dem Anfang des Datensatzes. Hier kommen gewichtete gleitende Mittelwerte ins Spiel. Gewichtete Mittelwerte weisen eine höhere Gewichtung auf aktuellere Datenpunkte zu, da sie relevanter sind als Datenpunkte in der fernen Vergangenheit. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 (oder 100) addieren. Im Fall des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie in der obigen Tabelle nicht dargestellt sind. Schlusskurs des AAPLWeight Moving Average in Beispiel 1 von Simple Moving Average Forecast. Die Gewichte der vorherigen drei Werte waren alle gleich. Wir betrachten nun den Fall, wo diese Gewichte verschieden sein können. Diese Art der Prognose wird als gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. Hier weisen wir m Gewichte w 1 zu. , W m. Wobei w & sub1; W m 1 und definieren die prognostizierten Werte wie folgt Beispiel 1. Wiederholen Sie Beispiel 1 der Simple Moving Average Prognose, wobei wir annehmen, dass neuere Beobachtungen mehr als ältere Beobachtungen gewichtet werden, wobei die Gewichtungen w 1, 6, w 2, 3 und w 3 .1 (wie im Bereich G4: G6 von 1 gezeigt ist ). Abbildung 1 Gewichtete gleitende Mittelwerte Die Formeln in Abbildung 1 sind dieselben wie in Abbildung 1 der einfachen gleitenden Durchschnittsprognose. Mit Ausnahme der prognostizierten y-Werte in Spalte C. Z. B. Die Formel in Zelle C7 ist jetzt SUMPRODUCT (B4: B6, G4: G6). Die Prognose für den nächsten Wert in der Zeitreihe ist nun 81,3 (Zelle C19) unter Verwendung der Formel SUMPRODUCT (B16: B18, G4: G6). Echtes Statistik-Datenanalyse-Werkzeug. Excel bietet kein gewichtetes gleitendes Datenanalyse-Tool. Stattdessen können Sie das Datenanalyse-Tool "Real Statistics Weighted Moving Averages" verwenden. Um dieses Werkzeug für Beispiel 1 zu verwenden, drücken Sie Ctr-m. Wählen Sie die Option Time Series aus dem Hauptmenü und dann die Option Basic forecasting methods aus dem Dialogfeld, das angezeigt wird. Füllen Sie das Dialogfeld aus, das in Abbildung 5 von Simple Moving Average Forecast angezeigt wird. Aber dieses Mal wählen Sie die Option Gewichtete Bewegungsdurchschnitte und füllen Sie den Gewichtsbereich mit G4: G6 aus (beachten Sie, dass keine Spaltenüberschrift für den Gewichtsbereich enthalten ist). Keiner von Parameterwerten wird verwendet (im Wesentlichen von Lags wird die Anzahl der Zeilen im Gewichtsbereich und von Jahreszeiten und von Prognosen ist standardmäßig auf 1). Die Ausgabe sieht genau wie die Ausgabe in Abbildung 2 von Simple Moving Average Forecast aus. Außer daß die Gewichte bei der Berechnung der Prognosewerte verwendet werden. Beispiel 2. Verwenden Sie Solver, um die Gewichte zu berechnen, die den kleinsten mittleren quadratischen Fehler MSE erzeugen. Verwenden Sie die Formeln in Abbildung 1, wählen Sie Data gt AnalysisSolver und füllen Sie das Dialogfeld aus, wie in Abbildung 2 gezeigt. Abbildung 2 Dialogfeld "Solver" Beachten Sie, dass wir die Summe der Gewichte auf 1 beschränken müssen, was wir tun, indem Sie auf die Schaltfläche klicken Schaltfläche Hinzufügen. Daraufhin erscheint das Dialogfeld Add Constraint, das wir wie in Abbildung 3 gezeigt ausfüllen und dann auf OK klicken. Abbildung 3 Add Constraint-Dialogfeld Als nächstes klicken Sie auf die Schaltfläche Solve (in Abbildung 2), die die Daten in Abbildung 1 wie in Abbildung 4 dargestellt modifiziert. Abbildung 4 Solver-Optimierung Wie aus Abbildung 4 ersichtlich, ändert Solver die Gewichte auf 0 223757 und .776243, um den Wert von MSE zu minimieren. Wie Sie sehen können, ist der minimierte Wert von 184,688 (Zelle E21 von 4) mindestens geringer als der MSE-Wert von 191,366 in Zelle E21 von 2). Um diese Gewichte zu sperren, müssen Sie auf die Schaltfläche OK des Dialogfelds Solver-Ergebnisse klicken, das in Abbildung 4 gezeigt ist.
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