Kĺzavý priemer znamená, že vypočítame priemer priemerov súboru dát, ktorý máme, v programe Excel máme zabudovanú funkciu na výpočet kĺzavého priemeru, ktorá je k dispozícii na karte Analýza údajov v časti Analýza, vyžaduje vstupný rozsah a výstup. rozsah s intervalmi ako výstupom, výpočty založené na jednoduchých vzorcoch v programe Excel na výpočet kĺzavého priemeru sú ťažké, ale na to máme zabudovanú funkciu v programe Excel.
Čo je kĺzavý priemer v programe Excel
Kĺzavý priemer je často používanou technikou pri analýze časových radov, ktorá sa používa na predpovedanie budúcnosti. Kĺzavé priemery v časových radoch sú v zásade konštruované tak, že sa berú priemery rôznych postupných hodnôt iných údajov časových radov.
Existujú tri typy kĺzavých priemerov, a to jednoduchý kĺzavý priemer, vážený kĺzavý priemer a exponenciálny kĺzavý priemer v programe Excel.
# 1 - Jednoduchý kĺzavý priemer v programe Excel
Jednoduchý kĺzavý priemer pomáha pri výpočte priemeru posledného počtu období dátovej série. Predpokladajme, že sú uvedené ceny obdobia n. Potom sa jednoduchý kĺzavý priemer uvedie ako
Jednoduchý kĺzavý priemer = (P1 + P2 +…. + Pn) / n
# 2 - Vážený kĺzavý priemer v programe Excel
Vážený kĺzavý priemer poskytuje vážený priemer posledných n období. Váženie klesá s každým údajovým bodom predchádzajúceho časového obdobia.
Vážený kĺzavý priemer = (Cena * váhový faktor) + (Cena predchádzajúceho obdobia * váhový faktor-1)
# 3 - Exponenciálny kĺzavý priemer v programe Excel
Je to podobné ako jednoduchý kĺzavý priemer, ktorý meria trendy za určité časové obdobie. Zatiaľ čo jednoduchý kĺzavý priemer počíta priemer daných údajov, exponenciálny kĺzavý priemer prikladá aktuálnym údajom väčšiu váhu.
Exponenciálny kĺzavý priemer = (K x (C - P)) + P
Kde,
- K = exponenciálna vyhladzovacia konštanta
- C = aktuálna cena
- P = exponenciálny kĺzavý priemer predchádzajúcich období (jednoduchý kĺzavý priemer používaný pre výpočet prvých období)
Ako vypočítať kĺzavý priemer v programe Excel?
Ďalej uvádzame príklady kĺzavého priemeru v programe Excel.
Príklad č. 1 - Jednoduchý kĺzavý priemer v programe Excel
Pre výpočet jednoduchého kĺzavého priemeru sme zobrali údaje o predaji spoločnosti od januára do decembra za rok 2018. Naším cieľom je údaje vyhladiť a poznať údaje o predaji v januári 2019. Použijeme tu trojmesačný kĺzavý priemer.
Krok 1: Kĺzavý priemer januára, februára a marca sa počíta zo súčtu predajnej hodnoty mesiacov a potom sa vydelí 3.
Krok 2: Výberom v rohu bunky D5 a následným presunutím nadol získate kĺzavý priemer za zostávajúce obdobia. Toto je funkcia nástroja Excel na vyplnenie.
Predpoveď predaja na január 2019 je 10456,66667.
Krok 3: Teraz vykreslíme údaj o predaji a kĺzavý priemer do spojnicového grafu, aby sme pochopili rozdiel v trende. To možno vykonať na karte vloženia. Najskôr sme vybrali dátový rad a potom v časti Grafy pod prílohou použili čiarový graf.
Po vytvorení grafov je vidieť, že graf s kĺzavým priemerom je vyhladený oveľa viac ako pôvodné dátové rady.
Príklad č. 2 - Jednoduchý kĺzavý priemer na karte Analýza údajov v programe Excel
- Na karte Údaje v skupine Analýza musíme kliknúť na položku Analýza údajov. Nasleduje snímka obrazovky.
- Z analýzy údajov možno získať kĺzavý priemer.
- Po kliknutí na kĺzavý priemer sme ako vstupný rozsah vybrali údaj o predaji.
- Na štítky v prvom riadku sa kliká, aby program Excel pochopil, že prvý riadok má názov štítku.
- Interval 3 je vybraný, pretože chceme dosiahnuť tri roky kĺzavého priemeru.
- Vybrali sme výstupný rozsah s priľahlosťou k číslu predaja.
- Chceme tiež vidieť výstup z grafu, kde uvidíme rozdiel medzi skutočným a prognózovaným.
Tento graf ukazuje rozdiel medzi skutočným a prognózovaným kĺzavým priemerom.
Príklad č. 3 - Vážený kĺzavý priemer v programe Excel
Používame trojročný vážený kĺzavý priemer a vzorec je uvedený na snímke obrazovky.
Po použití vzorca sme dostali kĺzavý priemer za určité obdobie.
Kĺzavý priemer za všetky ostatné obdobia sme dostali presunutím hodnôt do nasledujúcich buniek.
Predpoveď na január 2019, teda 10718,33
Teraz sme vzali čiarový graf, aby sme videli vyhladenie údajov. Z tohto dôvodu sme vybrali náš mesiac predpovedané údaje a potom vložili čiarový graf.
Teraz porovnáme naše predpovedané údaje s našimi skutočnými údajmi. Na nasledujúcich snímkach obrazovky môžeme ľahko vidieť rozdiel medzi skutočnými údajmi a prognózovanými údajmi. Graf v hornej časti sú skutočné údaje a graf nižšie predstavuje kĺzavý priemer a predpovedané údaje. Vidíme, že graf kĺzavého priemeru sa výrazne vyhladil v porovnaní s grafom, ktorý obsahuje skutočné údaje.
Príklad č. 4 - Exponenciálny kĺzavý priemer v programe Excel
Vzorec pre exponenciálny kĺzavý priemer je S t = α.Y t-1 + (1- α) S t-1 … (1)
Kde,
- Y t-1 = skutočné pozorovanie v t-1. období
- S t-1 = jednoduchý kĺzavý priemer v t-1. období
- α = vyhladzovací faktor a pohybuje sa medzi 0,1 a 0,3. Čím väčšia je hodnota α, tým je graf bližšie k skutočným hodnotám a čím je hodnota α menšia, tým hladší bude graf.
Najprv vypočítame jednoduchý kĺzavý priemer, ako je uvedené vyššie. Potom použijeme vzorec uvedený v rovnici (1). Na zafixovanie hodnoty α pre všetky nasledujúce hodnoty sme stlačili F4.
Hodnoty získame pretiahnutím v nasledujúcich bunkách.
Teraz chceme vidieť porovnanie skutočných hodnôt, jednoduchého kĺzavého priemeru a exponenciálneho kĺzavého priemeru v programe Excel. Urobili sme to tak, že sme vytvorili čiarový graf.
Z vyššie uvedeného screenshotu vidíme rozdiel medzi skutočným údajom o predaji, jednoduchým kĺzavým priemerom a exponenciálnym kĺzavým priemerom v programe Excel.
Dôležité informácie o kĺzavom priemere v programe Excel
- Jednoduchý kĺzavý priemer možno vypočítať pomocou funkcie PRIEMER v programe Excel
- Kĺzavý priemer pomáha pri vyhladzovaní údajov
- Sezónne priemery sa často označujú ako sezónny index
- Exponenciálny kĺzavý priemer v programe Excel dáva nedávnym údajom väčšiu váhu ako jednoduchý kĺzavý priemer. Preto je vyhladenie v prípade exponenciálneho kĺzavého priemeru v programe Excel viac ako vyrovnanie jednoduchého kĺzavého priemeru.
- V podnikoch, ako je akciový trh, kĺzavý priemer pomáha obchodníkovi ľahšie identifikovať trend.
