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1082108810771076108010901085108610751086 10871083107710951072 107410831077109510771090 1074109910891086108210801077 10881080108910821080 1080 10871086107610931086107610801090 10851077 1074108910771084 1080108510741077108910901086108810721084. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 109010971072109010771083110010851086 1086109410771085108010901100, 10871086107610931086107611031090 10831080 107410721084 10901072108210801077 10901086108810751086107410991077 10861087107710881072109410801080 1089 109110951077109010861084 10741072109610801093 108310801095108510991093 1086107310891090108611031090107710831100108910901074. 1042107210961080 109110731099109010821080 10841086107510911090 108710881077107410991089108010901100 10861073109810771084 10741072109610801093 1080108510741077108910901080109410801081. 1048108510921086108810841072109410801103, 10871088108010741077107610771085108510721103 10851072 107610721085108510861084 10891072108110901077, 10851086108910801090 10861073109710801081 10931072108810721082109010771088. 10561077108210861084107710851076109110771084 107410721084 10761086 108510721095107210831072 10901086108810751086107410831080 1086107310881072109010801090110010891103 10791072 1087108610841086109711001102 1082 10851077107910721074108010891080108410991084 1082108610851089109110831100109010721085109010721084 1080 109110731077107610801090110010891103, 109510901086 10741099 108710861083108510861089109011001102 108710861085108010841072107710901077 107410891077 1089108610871091109010891090107410911102109710801077 10881080108910821080. 10581086108810751086107410831103 10871086108910881077107610891090107410861084 108610851083107210811085 -108710831072109010921086108810841099 107410831077109510771090 10761086108710861083108510801090107710831100108510991077 10881080108910821080. 10571084. 108810721079107610771083 17110551088107210741086107410991077 1074108610871088108610891099187 10791076107710891100. 1060108010851072108510891086107410991081 10891087108810771076-1073107710901090108010851075 10761086108910901091108710771085 109010861083110010821086 10821083108010771085109010721084 OANDA Europe Ltd, 1103107410831103110210971080108410891103 10881077107910801076107710851090107210841080 105710861077107610801085107710851085108610751086 10501086108810861083107710741089109010741072 108010831080 1056107710891087109110731083108010821080 10481088108310721085107610801103. 105010861085109010881072108210901099 10851072 1088107210791085108010941091, 1092109110851082109410801080 109310771076107810801088108610741072108510801103 105210584 1080 108210881077107610801090108510861077 10871083107710951086 10891074109910961077 50: 1 1085107710761086108910901091108710851099 107610831103 1088107710791080107610771085109010861074 10571086107710761080108510771085108510991093 106410901072109010861074 1040108410771088108010821080. 1048108510921086108810841072109410801103 10851072 1101109010861084 10891072108110901077 10851077 1087108810771076108510721079108510721095107710851072 107610831103 1078108010901077108310771081 10891090108810721085, 1074 1082108610901086108810991093 10771077 108810721089108710881086108910901088107210851077108510801077 108010831080 1080108910871086108311001079108610741072108510801077 10831102107310991084 10831080109410861084 108710881086109010801074108610881077109510801090 1084107710891090108510991084 1079107210821086108510721084 1080 10871088107210741080108310721084. 10501086108410871072108510801103 1089 108610751088107210851080109510771085108510861081 1086109010741077109010891090107410771085108510861089109011001102 OANDA Europe Limited 1079107210881077107510801089109010881080108810861074107210851072 1074 104010851075108310801080, 108810771075108010891090108810721094108010861085108510991081 10851086108410771088 7.110.087, 11021088108010761080109510771089108210801081 10721076108810771089: Tour 42, 9a étage, 25 Old Broad Street, Londres EC2N 1HQ. 104410771103109010771083110010851086108910901100 10821086108410871072108510801080 1083108010941077108510791080108810861074107210851072 1080 108810771075109110831080108810911077109010891103 10591087108810721074108310771085108010771084 10921080108510721085108910861074108610751086 1085107210761079108610881072. 10831080109410771085107910801103 8470 542574. OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto Local Bureau financier (Kin-sho), 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571. Comment calculer les moyennes mobiles pondérées dans Excel en utilisant le lissage exponentiel Analyse des données Excel pour les nuls, 2e édition L'outil Exponential Smoothing dans Excel calcule la moyenne mobile. Cependant, le lissage exponentiel pondère les valeurs incluses dans les calculs de la moyenne mobile, de sorte que les valeurs plus récentes ont un effet plus important sur le calcul moyen et les anciennes valeurs ont un effet moindre. Cette pondération est réalisée par une constante de lissage. Pour illustrer le fonctionnement de l'outil Lissage exponentiel, supposons que vous réfléchissez de nouveau aux informations moyennes quotidiennes sur la température. Pour calculer les moyennes mobiles pondérées à l'aide du lissage exponentiel, procédez comme suit: Pour calculer une moyenne mobile exponentiellement lissée, cliquez d'abord sur le bouton de commande Analyse de données de l'onglet Données. Lorsque Excel affiche la boîte de dialogue Analyse des données, sélectionnez l'élément Exponential Smoothing dans la liste, puis cliquez sur OK. Excel affiche la boîte de dialogue Exponential Smoothing. Identifier les données. Pour identifier les données pour lesquelles vous souhaitez calculer une moyenne mobile exponentiellement lissée, cliquez dans la zone de texte Plage d'entrée. Ensuite, identifiez la plage d'entrée, en tapant une adresse de plage de feuille de calcul ou en sélectionnant la plage de feuille de calcul. Si votre plage de saisie comprend une étiquette de texte pour identifier ou décrire vos données, cochez la case Etiquettes. Fournir la constante de lissage. Entrez la valeur de la constante de lissage dans la zone de texte Facteur d'amortissement. Le fichier d'aide Excel suggère que vous utilisez une constante de lissage comprise entre 0,2 et 0,3. Cependant, si vous utilisez cet outil, vous avez probablement vos propres idées sur la constante de lissage correcte. (Si vous n'êtes pas clueless au sujet de la constante de lissage, peut-être vous ne devriez pas utiliser cet outil.) Dites à Excel où placer les données de moyenne mobile exponentiellement lissées. Utilisez la zone de texte Plage de sortie pour identifier la plage de feuilles de calcul dans laquelle vous souhaitez placer les données de la moyenne mobile. Dans l'exemple de feuille de calcul, par exemple, vous placez les données de la moyenne mobile dans la plage de feuilles de calcul B2: B10. (Facultatif) Tracez les données exponentiellement lissées. Pour tracer les données exponentiellement lissées, cochez la case Sortie du graphique. (Facultatif) Indiquez que vous souhaitez calculer les informations d'erreur standard. Pour calculer les erreurs standard, cochez la case Standard Errors. Excel place les valeurs d'erreur standard à côté des valeurs de moyenne mobile exponentiellement lissées. Une fois que vous avez terminé de spécifier les informations relatives à la moyenne mobile que vous souhaitez calculer et où vous voulez qu'elles soient placées, cliquez sur OK. Excel calcule l'information sur la moyenne mobile. Création d'une moyenne mobile pondérée en 3 étapes Aperçu de la moyenne mobile La moyenne mobile est une technique statistique utilisée pour lisser les fluctuations à court terme d'une série de données afin de mieux reconnaître les tendances à plus long terme ou Cycles. La moyenne mobile est parfois appelée moyenne mobile ou moyenne courante. Une moyenne mobile est une série de nombres, chacun représentant la moyenne d'un intervalle de nombre spécifié de périodes précédentes. Plus l'intervalle est grand, plus le lissage se produit. Plus l'intervalle est faible, plus la moyenne mobile ressemble à la série de données réelles. Les moyennes mobiles effectuent les trois fonctions suivantes: Lissage des données, ce qui signifie pour améliorer l'ajustement des données à une ligne. Réduire l'effet de la variation temporaire et du bruit aléatoire. Mettre en évidence les valeurs aberrantes supérieures ou inférieures à la tendance. La moyenne mobile est l'une des techniques statistiques les plus utilisées dans l'industrie pour identifier les tendances des données. Par exemple, les directeurs des ventes voient généralement les moyennes mobiles des données de ventes sur trois mois. L'article compare les moyennes mobiles simples de deux mois, trois mois et six mois des mêmes données de vente. La moyenne mobile est utilisée assez souvent dans l'analyse technique des données financières telles que le rendement des stocks et en économie pour localiser les tendances des séries chronologiques macroéconomiques telles que l'emploi. Il existe un certain nombre de variations de la moyenne mobile. Les plus couramment utilisés sont la moyenne mobile simple, la moyenne mobile pondérée et la moyenne mobile exponentielle. La réalisation de chacune de ces techniques dans Excel sera traitée en détail dans des articles distincts de ce blog. Voici un bref aperçu de chacune de ces trois techniques. Moyenne mobile simple Chaque point d'une moyenne mobile simple est la moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. Un lien vers un autre article de ce blog qui fournit une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel est la suivante: Moyenne mobile pondérée Points dans la moyenne mobile pondérée représentent également une moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. La moyenne mobile pondérée applique une pondération différente à certaines périodes précédentes, bien souvent les périodes les plus récentes sont plus importantes. Cet article de blog fournira une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel. Moyenne mobile exponentielle Les points de la moyenne mobile exponentielle représentent également une moyenne d'un nombre spécifié de périodes précédentes. Le lissage exponentiel applique des facteurs de pondération aux périodes précédentes qui diminuent de façon exponentielle, sans jamais atteindre zéro. En conséquence, le lissage exponentiel prend en compte toutes les périodes précédentes au lieu d'un nombre désigné de périodes précédentes que la moyenne mobile pondérée fait. Un lien vers un autre article de ce blog qui fournit une explication détaillée de la mise en œuvre de cette technique dans Excel est le suivant: Le processus décrit en 3 étapes consiste à créer une moyenne mobile pondérée des données de séries chronologiques dans Excel: Étape 1 8211 Graphique des données d'origine dans un graphe de séries chronologiques Le diagramme en lignes est le graphe Excel le plus couramment utilisé pour représenter graphiquement les données de séries chronologiques. Étape 2 8211 Création de la moyenne mobile pondérée avec des formules dans Excel Excel ne fournit pas l'outil Moyenne mobile dans le menu Analyse des données afin que les formules doivent être Construit manuellement. Dans ce cas, on crée une moyenne mobile pondérée à 2 intervalles en appliquant un poids de 2 à la période la plus récente et un poids de 1 à la période précédant celle-ci. La formule de la cellule E5 peut être copiée vers la cellule E17. Étape 3 8211 Ajouter la série Moyenne mobile pondérée au graphique Ces données doivent maintenant être ajoutées au graphique contenant les données originales de la ligne de temps de vente. Les données seront simplement ajoutées comme une série de données supplémentaires dans le graphique. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n'importe où sur le graphique et un menu apparaîtra. Cliquez sur Sélectionner données pour ajouter la nouvelle série de données. La série de la moyenne mobile sera ajoutée en remplissant la boîte de dialogue Modifier la série de la façon suivante: Le graphique contenant la série de données originale et la moyenne mobile pondérée de l'intervalle 2 de données est affiché comme suit. Notez que la ligne de moyenne mobile est un peu plus lisse et les écarts de données brutes au-dessus et en dessous de la ligne de tendance sont beaucoup plus apparents. La tendance générale est maintenant beaucoup plus évidente aussi bien. Une moyenne mobile à 3 intervalles peut être créée et placée sur le diagramme en utilisant presque la même procédure comme suit. Notez que la période la plus récente est affectée au poids de 3, la période précédant celle-ci est affectée et le poids de 2, et la période avant cela est affecté d'un poids de 1. Ces données doivent maintenant être ajoutées au tableau contenant l'original La ligne de temps des données de ventes avec la série de 2 intervalles. Les données seront simplement ajoutées comme une série de données supplémentaires dans le graphique. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n'importe où sur le graphique et un menu apparaîtra. Cliquez sur Sélectionner données pour ajouter la nouvelle série de données. La série de la moyenne mobile sera ajoutée en remplissant la boîte de dialogue Modifier la série comme suit: Comme prévu un lissage un peu plus se produit avec la moyenne mobile pondérée à 3 intervalles qu'avec la moyenne mobile pondérée à 2 intervalles. À titre de comparaison, une moyenne mobile pondérée à 6 intervalles sera calculée et ajoutée au tableau de la même façon que ci-dessous. Noter les poids progressivement décroissants attribués à mesure que les périodes deviennent plus éloignées dans le passé. Ces données doivent maintenant être ajoutées au tableau contenant les données originales de la ligne de temps des ventes ainsi que les séries à 2 et 3 intervalles. Les données seront simplement ajoutées comme une série de données supplémentaires dans le graphique. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit n'importe où sur le graphique et un menu apparaîtra. Cliquez sur Sélectionner données pour ajouter la nouvelle série de données. La série de la moyenne mobile sera ajoutée en remplissant la boîte de dialogue Modifier la série comme suit: Comme prévu, la moyenne mobile pondérée à 6 intervalles est significativement plus lisse que les moyennes mobiles pondérées à 2 ou 3 intervalles. Un graphe plus lisse correspond plus étroitement à une droite. Analyse de l'exactitude des prévisions Les deux composantes de l'exactitude des prévisions sont les suivantes: Tendance des prévisions 8211 Tendance de la prévision à être constamment supérieure ou inférieure aux valeurs réelles d'une série chronologique. Le biais de prévision est la somme de toutes les erreurs divisée par le nombre de périodes comme suit: Un biais positif indique une tendance à la sous-prévision. Un biais négatif indique une tendance à la sur-prévision. La polarisation ne mesure pas la précision car les erreurs positive et négative s'annulent mutuellement. Erreur de prévision 8211 Différence entre les valeurs réelles d'une série chronologique et les valeurs prédites de la prévision. Les mesures d'erreur de prévision les plus courantes sont les suivantes: MAD 8211 Déviation absolue moyenne MAD calcule la valeur absolue moyenne de l'erreur et est calculée avec la formule suivante: La moyenne des valeurs absolues des erreurs élimine l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives. Plus le MAD est petit, meilleur est le modèle. MSE 8211 Mean Squared Error MSE est une mesure populaire de l'erreur qui élimine l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives en additionnant les carrés de l'erreur avec la formule suivante: Les grands termes d'erreur tendent à exagérer MSE car les termes d'erreur sont tous au carré. RMSE (Root Mean Square) réduit ce problème en prenant la racine carrée de MSE. MAPE 8211 Pourcentage d'erreur absolue moyenne MAPE élimine également l'effet d'annulation des erreurs positives et négatives en additionnant les valeurs absolues des termes d'erreur. MAPE calcule la somme des termes d'erreur de pourcentage avec la formule suivante: En additionnant le pourcentage des termes d'erreur, MAPE peut être utilisé pour comparer les modèles de prévision qui utilisent différentes échelles de mesure. Calcul de Bias, MAD, MSE, RMSE et MAPE dans Excel Pour la moyenne mobile pondérée Bias, MAD, MSE, RMSE et MAPE seront calculés dans Excel pour évaluer le 2-intervalle, 3-intervalle et 6-intervalle pondéré en mouvement Moyenne obtenue dans cet article et présentée comme suit: La première étape consiste à calculer E t. E t 2. E t, E t Y act. Et ensuite somme de ce qui suit: Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE peuvent être calculés comme suit: Les mêmes calculs sont maintenant effectués pour calculer Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE pour la moyenne mobile pondérée à 3 intervalles. Les calculs de Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE sont calculés de la même manière pour la moyenne mobile pondérée à 6 intervalles. Le Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE peut être calculé comme suit: Bias, MAD, MSE, MAPE et RMSE sont résumés comme suit pour les moyennes mobiles pondérées à 2 intervalles, à 3 intervalles et à 6 intervalles. La moyenne mobile pondérée à 2 intervalles est le modèle qui correspond le mieux à ces données réelles, comme on pourrait s'y attendre. 160 Excel Master Series Blog Répertoire Statistiques Sujets et articles dans chaque sujet
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