Medias móviles en el análisis de datos de excel

Después de tener el análisis de datos de Excel-in instalado y que ha puesto a disposición de Excel, puede seleccionar cualquiera de sus herramientas de análisis y de gestión que el análisis de los datos de entrada que se proporciona. En el mundo de la previsión, lo que significa que la línea de base que haya reunido y estructurado adecuadamente en una hoja de cálculo.

La primera herramienta que podría considerar - aunque sólo sea porque es el más fácil de usar y entender - es la herramienta Moving Average. Como siempre con el complemento, empezar por ir a la pestaña Datos de la cinta y la elección de Análisis de Datos. En el cuadro de lista de herramientas de análisis, seleccione Media Móvil y haga clic en OK.

El cuadro de diálogo Mover media, que se muestra aquí, aparece.

Día móvil: ¿Cómo salir de aquí para allá

Tan fácil como medias móviles son de configurar y entender, se toma en una responsabilidad adicional cuando se decida a pronosticar con ellos. La cuestión es cómo muchos períodos de tiempo desde el inicio del estudio se deben incluir en cada media móvil.

Utilizar el mismo número de observaciones reales en el cálculo de cada media móvil. Si la primera media móvil que tiene Excel calcular utiliza tres períodos desde la línea de base, a continuación, todas las medias móviles en uso, el pronóstico tres períodos.

Que desea seleccionar el número correcto de los períodos:

• Si usa muy pocos, las previsiones responderán a las perturbaciones aleatorias en la línea de base, cuando lo que buscas es para suavizar los errores aleatorios y se centran en las causas reales de sus resultados de ventas.
• Si utiliza demasiados, las previsiones de la zaga de cambios reales y persistentes en el nivel de la línea de base - tal vez demasiado lejos para que usted pueda reaccionar eficazmente.

Cuando se decide utilizar la herramienta Mover media - o, más en general, a utilizar medias móviles, independientemente de si se utiliza la herramienta o entrar en las fórmulas usted mismo - usted está tomando una posición sobre el efecto de los valores basales recientes en comparación con el efecto de la mayor los valores basales distantes.

Video: Excel para traders: media móvil exponencial EMA

Suponga que tiene una línea de base que se extiende desde enero 2016 a diciembre 2016, y utiliza un promedio móvil de tres meses de los resultados de ventas para sus pronósticos. La previsión para enero de 2017 sería el promedio de los resultados de octubre, noviembre y diciembre de 2016. Ese pronóstico es totalmente dependiente del último trimestre de 2016 y es matemáticamente independiente de los tres primeros trimestres de 2016.

¿Qué pasa si en lugar de eso eligió una media móvil de seis meses? A continuación, la previsión para enero de 2017 se basa en el promedio de julio a diciembre de 2016. Sería totalmente dependiente de la segunda mitad de 2016, y la primera mitad de 2016 no tendría ninguna influencia directa sobre las previsiones de enero del 2017.

Bien podría ser que cualquiera de estas situaciones - o en otra que, como una media móvil de dos meses - es exactamente lo que quiere. Por ejemplo, es posible que necesite su previsión de hacer hincapié en los resultados recientes. Ese énfasis puede ser especialmente importante si usted sospecha que un evento reciente, como por ejemplo un cambio significativo en su línea de productos, tendrá un efecto sobre las ventas.

Por otro lado, puede que no desee hacer hincapié en los resultados de ventas recientes demasiado. Haciendo hincapié en los resultados de ventas recientes pueden ocultar lo que está pasando con su línea de base en el largo plazo. Si no está seguro de cuánto hacer hincapié en los resultados recientes, que tiene un par de buenas opciones:

Video: Pronóstico Media Móvil Simple con Tabla Dinámica (Parte 3) - Aplicaciones Power Pivot #7

• Experimenta con diferentes números de períodos de tiempo para compensar sus medias móviles. Este enfoque es a menudo mejor.
• Utilizar suavizado exponencial, que utiliza toda la línea de base para obtener un pronóstico pero da mayor peso a los valores basales más recientes. suavizado exponencial da un poco menos peso a la siguiente a la última valor de referencia, un poco menos peso a la anterior a esa, y así sucesivamente hasta el final de nuevo al primer valor de referencia, que tiene la menor cantidad de influencia en la siguiente pronóstico.

Medias móviles y líneas de base estacionarias

Las medias móviles son muy adecuadas para líneas de base estacionarias (Líneas de base cuyos niveles generalmente no aumentan o disminuyen durante un largo período de tiempo). Puede utilizar las medias móviles con líneas de base esa tendencia hacia arriba o hacia abajo, pero por lo general debe eliminar la tendencia a ellos primero o bien utilizar uno de los modelos más complicados promedios móviles.

¿Cómo se le dice a una línea de base estacionaria de una que está tendiendo hacia arriba o hacia abajo? Una forma es a mirarlo. La siguiente figura tiene un ejemplo. La línea de base sin duda se ve estacionaria. Tiene picos y picos y valles, pero en general la línea de base no parece que la tendencia hacia arriba o hacia abajo.

El problema con sólo mirar a la línea de base es que a veces no es del todo claro si se trata de una tendencia estacionaria o. ¿Qué opinas sobre la línea de base se muestra en la siguiente figura? Observando el gráfico, es difícil decir si la línea de fondo es estacionario. Podría ser, pero de nuevo, en realidad podría estar a la deriva poco a poco. Se puede hacer una prueba rápida mediante la comprobación de la correlación entre la fecha y los ingresos.