Цель работы : Приобрести навыки решения задач частотного анализа с помощью функции рабочего листа анализа MS Excel .

Краткая теория

При анализе экономических показателей часто возникает вопрос, как часто встречаются показатели в заданных интервалах значений.

Функция ЧАСТОТА рабочего листа анализа MS Excel относится к категории статистических функций и возвращает распределение частот в виде вертикального массива. Для данного множества значений и заданного множества карманов (интервалов) частотное распределение подсчитывает, сколько значений попадает в каждый интервал.

В качестве массива данных может быть одномерный или двумерный массив (например, A 4: D 15).

Синтаксис: ЧАСТОТА (массив_данных; массив_карманов)

Для частотного анализа можно использовать команду Сервис/Анализ данных. Анализ данных является одной из надстроек Excel . Если в меню отсутствует эта команда, то следует выполнить команду Сервис/ Надстройки и установить соответствующий флажок в окне Надстройки .

Задание 1

С помощью функции Частота для выборки множества сумм заказов () введите в диапазон подсчитайте, сколько значений попадают в заданные интервалы значений. Например, от 0 до 1000, от 1001 до 1500, от 1501 до 2000, от 2001 до 2500, свыше 2500.

Порядок действий :

1. На рабочем листе MS Excel введите данные об объемах заказов в 20 филиалах фирмы за сентябрь в виде таблицы, фрагмент которой показан на рисунке.

	№ филиала	Сентябрь
		1230		1000
				1500
		….		2000
				2500

1. В свободный диапазон клеток (столбец) введите верхние границы интервалов (Например, D 2=1000, D 3=1500, D 4=2000, D 5=2500).
2. Выделите блок ячеек столбца, смежного со столбцом интервалов (E 2: E 21). Для того, чтобы подсчитать количество значений, превышающих нижнюю границу интервала, выделяется диапазон, на одну ячейку больше, чем диапазон интервалов.
3. В диапазон E 2: E 6 введите формулу { =ЧАСТОТА(E 2: E 15; J 2: J 6)}.

Для этого воспользуйтесь мастером функций (Вставка/ Функция). В категории «Статистические» выберите из списка функцию «Частота». В диалоговом окне функции ЧАСТОТА заполните поля массива выборки и массива интервалов (рисунок 1). Не выходя из окна диалога нажмите комбинацию клавиш < Ctrl / Shift / Enter > для расчета элементов массива.

Рисунок 1 – Пример заполнения диалогового окна функции Частота.

1. Постройте диаграмму по полученным результатам.
2. Сохраните файл.

Задание 2

Создайте на рабочем листе двумерный массив, содержащий статистические данные о росте людей различных возрастных категорий. Проведите частотный анализ результатов с помощью функции ЧАСТОТА и Анализа данных (пункт меню Анализ данных/ Гистограмма) .

При использовании инструмента анализа данных в диалоговом окне в поле Входной интервал введите исходный интервал по которому строится гистограмма, в поле Интервал карманов - диапазон со значениями верхних границ интервалов. Гистограмма строится на новом или на текущем рабочем листе.

Часть 2

Решение задач прогнозирования в среде MS Excel . Метод скользящего среднего

Цель работы : Приобрести навыки прогнозирования экономической деятельности предприятия с применением статистического программного пакета MS Excel.

Краткая теория

Под прогнозом понимается научно обоснованное описание возможных состояний системы в будущем. Любая организация при разработке краткосрочных и долгосрочных планов вынуждена прогнозировать значение важнейших показателей экономической деятельности, таких как объем продукции, продаж, издержек производства и т.д. В настоящее время для решения задач прогнозирования используют современные информационные технологии, программные средства которых включают статистические программные пакеты.

Для решения задач прогнозирования в среде MS Excel используется Пакет анализа , включающий инструменты анализа. Выбрав инструмент для анализа данных, и задав необходимые параметры, можно быстро решать сложные статистические задачи, сопровождая их графической интерпретацией.

Предварительный анализ временных рядов экономических показателей предполагает выявление аномальных значений уровней ряда, нарушающих определение наличия тренда. Для устранения аномальных значений показателей применяется процедура сглаживания временного ряда. При этом для выявления тенденции ряда фактические значения заменяются расчетными.

При выборе метода прогнозирования учитывают характер изменения случайной величины временного ряда. Если вариация средних значений незначительна и все наблюдения временного ряда имеют одинаковую значимость для прогноза, то используют метод скользящего среднего. Скользящие средние позволяют сгладить (отфильтровать) случайные и периодические колебания временного ряда. Сглаживание простой скользящей средней является наиболее распространенной процедурой сглаживания.

В инструменте анализа MS Excel Скользящее среднее количество значений, участвующих в вычислении прогнозируемой величины, задается параметром Интервал . Величину интервала сглаживания выбирают тем больше, чем более необходимо сгладить мелкие колебания значений ряда. Метод Простой скользящей средней дает хорошие результаты в динамических рядах с линейной тенденцией развития.

Если для прогноза наиболее значимыми являются последние результаты наблюдений, то используют метод экспоненциального сглаживания. В методе экспоненциального сглаживания каждое значение участвует в формировании прогнозируемых значений с переменным весом, который убывает по мере «устаревания» данных. В инструменте анализа MS Excel « Экспоненциальное сглаживание» весовой коэффициент, или параметр сглаживания, определяется параметром Фактор затухания . Обычно для временных рядов в экономических задачах величину параметра сглаживания задают в интервале от 0,1 до 0,3. Начальное расчетное значение в процедуре Экспоненциальное сглаживание пакета Анализа MS Excel принимается равным уровню первого члена ряда. Метод обеспечивает хорошее согласование исходных и расчетных данных для первых значений ряда. Если конечные вычисленные значения значительно отличаются от соответствующих исходных, то целесообразно изменить величину параметра сглаживания. Оценить величины расхождений можно на основе стандартных погрешностей и графика, которые пакет Анализа позволяет вывести вместе с расчетными значениями ряда.

Рассмотрим возможности прогнозирования показателей деятельности предприятия, занимающихся предоставлением услуг связи.

Задание к лабораторной работе (часть 2)

Задание 1 : Вычислить прогнозируемое значение величины объема продукции (услуг) предприятия методом скользящего среднего.

Порядок выполнения задания:

Создадим на рабочем листе столбец, содержащий данные об объеме услуг в млн. руб, оказанных предприятием за последние 10 лет. Выявим тенденцию изменения показателя с помощью скользящего среднего. Выберем трехгодичный период скользящего среднего, так как за меньший период скользящее среднее может не отразить тенденцию, а за более продолжительный – сгладит ее.

Для вычислений воспользуемся способом прямого введения формулы. Чтобы получить трехлетнее скользящее среднее объема выполненных услуг для нашего примера, введем в ячейку B 5 формулу для вычисления =СРЗНАЧ(A 2: A 4). Скопируем формулу в интервал B 6: B 11.

Рисунок 1 – Вычисление простого скользящего среднего

Проиллюстрируем результаты графиком, отражающим динамику изменения исходных данных и скользящего среднего.

Рисунок 2 – График тенденции изменения показателя объема услуг, полученной методом простого скользящего среднего

Другим способом решения является использование для определения скользящего целого Пакета анализа . Пакет анализа является надстройкой MS Excel (выберите пункт меню Сервис/ Надстройки и установите флажок Пакет анализа ).

Порядок действий

1. Выполнить команду Сервис/Анализ данных и выбрать из списка инструментов анализа Скользящее среднее.
2. В диалоговом окне укажите параметры для вычисления скользящего среднего:

• В качестве входного интервала выделите блок ячеек, содержащий данные об объеме услуг.
• Укажите Интервал- 3 (по умолчанию используется 3), в качестве выходного интервала – любую ячейку рабочего листа (просто щелкните на ячейке рабочего листа, с которой должны выводиться результаты);

Excel сам выполнит работу по внесению значений в формулу для вычислений скользящего среднего. Из-за недостаточного количества данных при вычислении среднего значения для первых результатов наблюдений в начальных ячейках выходного диапазона будет выведено значение ошибки #Н/Д. Учтите, что первое полученное значение ряда является прогнозным не на третий, а на четвертый период. Поэтому, если указанная для вывода ячейка соответствует началу столбца наблюдений, то нужно столбец рассчитанных значений переместить вниз на одну ячейку. Это действие присоединит прогнозы именно к тем периодам, для которых они рассчитаны.

Проанализируйте используемые расчетные формулы и полученные результаты.

Аналогично вычислите пятилетние простые скользящие средние. Сравните результаты сглаживания для двух вариантов расчета.

Задание 2: Вычислить прогнозируемое значение величины объема продукции (услуг) предприятия методом экспоненциального сглаживания.

Порядок действий:

1. На листе MS Excel создайте список, содержащий данные о численности сотрудников фирмы за последние 10 лет. Данные введите произвольно, но так, чтобы прослеживалась тенденция.
2. Проведите сглаживание временного ряда с использованием экспоненциальной средней с параметрами сглаживания 0,1 и затем 0,3. По результатам расчетов постройте график и определите, какой из полученных временных рядов носит более гладкий характер.

Воспользуйтесь командой Сервис/Анализ данных и выберите из списка инструментов анализа Экспоненциальное сглаживание. Укажите параметры для вычисления скользящего среднего:

• В качестве входного интервала выделите блок ячеек, содержащий данные о численности.
• Укажите Фактор затухания . В качестве выходного интервала – любую ячейку рабочего листа.
• Задайте вывод графика и стандартных погрешностей.

1. Добавьте линии тренда на полученных графиках. Для этого выберите линию графика (просто щелкните правой кнопкой мыши на линии графика) и в контекстном меню выберите пункт Добавить линию тренда . В диалоговом окне выберите наиболее подходящий для ваших данных тип тренда (например, линейная фильтрация) и установите флажок вывода уравнения аппроксимирующей кривой на графике.
2. Проверьте и сохраните результаты.

Часть 3

Решение задач прогнозирования с помощью функций рабочего листа и маркера заполнения

Краткая теория

В экономическом прогнозировании применяют различные модели роста. Кривая роста представляет собой некоторую функцию, аппроксимирующую заданный динамический ряд. При разработке прогноза с использованием кривых роста производят выбор кривых, форма которых соответствует динамике временного ряда, оцениваются их параметры, проверяется адекватность выбранных кривых прогнозируемому процессу и производится расчет точечного или интервального прогноза.

Существует несколько методов подбора кривых. Одним из самых простых является визуальный метод. Если на графике недостаточно просматривается тенденция развития (тренд), то производят, как описано выше, сглаживание ряда, а затем подбирается кривая, соответствующая новому ряду. В этом случае также применяются современные программные средства компьютерных систем. В MS Excel встроены специальные функции, позволяющие рассчитывать прогнозируемые значения на определенный период.

Excel проводит линейную экстраполяцию, т.е. рассчитывает наиболее подходящую прямую, которая проходит через серию заданных точек. Задача заключается в нанесении на график набора точек, а затем в подборе линии, по которой можно проследить развитие функции с наименьшей ошибкой. Эта линия называется линией ТРЕНДА. Пользователь может использовать результат вычислений для анализа тенденций и краткосрочного прогнозирования.

Excel может автоматически проводить линии тренда, различных типов непосредственно на диаграмме. Вычисления можно производить двумя способами:

• С помощью маркера заполнения
• С помощью функций рабочего листа

Первый способ

Линейное приближение

• Перетащить с помощью левой кнопки мыши маркер заполнения, чтобы выделенными оказались также и ячейки, для которых необходимо рассчитать прогнозируемые значения. Рассчитанные таким образом значения соответствуют линейному прогнозу.

Экспоненциальное приближение

• Выделить ячейки с результатами наблюдений.
• Перетащить маркер заполнения с помощью правой кнопки мыши, чтобы выделенными оказались также и ячейки, для которых необходимо рассчитать прогнозируемые значения.
• В появившемся контекстном меню выбрать команду «Экспоненциальное приближение».

Второй способ

В MS Excel встроены статистические функции рабочего листа.

ТЕНДЕНЦИЯ() - возвращает значения в соответствии с линейной аппроксимацией по методу наименьших квадратов.

РОСТ() - возвращает значения в соответствии с экспоненциальным трендом.

Использование этих функций – еще один способ вычисления регрессионного анализа.

Формат

ТЕНДЕНЦИЯ (изв_знач_Y; изв_знач_X; нов_знач_X; константа)

Функция РОСТ возвращает значения в соответствии с экспоненциальным трендом.

Задание к лабораторной работе (часть 3)

Задание 1:

Рассчитайте линейный и экспоненциальный прогноз на один год и на последующие три периода (до 2011 года) с помощью маркера заполнения.

Задание 2:

Рассчитайте линейный и экспоненциальный прогноз на один год и затем на последующие три периода с помощью функций рабочего листа ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ. Для расчета интервального прогноза после заполнения параметров диалогового окна функции и не выходя из него нажмите комбинацию клавиш Ctrl/ Shift/ Enter.

В строке формул рабочего листа должна появиться формула для расчета элементов массива, например,

{ = ТЕНДЕНЦИЯ (B 3: G 3; B 2: G 2; B 2: H 2)}

Определите, какая модель является наиболее точной.

Постройте графики и линии тренда для первого и второго задания.

Выберите в меню Сервис пункт Анализ данных , появится окно с одноименным названием, главным элементом которого является область Инструменты анализа . В данной области представлен список реализованных в Microsoft Excel методов статистической обработки данных. Каждый из перечисленных методов реализован в виде отдельного режима работы, для активизации которого необходимо выделить соответствующий метод указателем мыши и щелкнуть по кнопке ОК. После появления диалогового окна вызванного режима можно приступать к работе.

Режим работы «Скользящее среднее » служит для сглаживания уровней эмпирического динамического ряда на основе метода простой скользящей средней.

Режим работы «Экспоненциальное сглаживание » служит для сглаживания уровней эмпирического динамического ряда на основе метода простого экспоненциального сглаживания.

В диалоговых окнах данных режимов (рисунок 2 и 3) задаются следующие параметры:

2. Флажок Метки – устанавливается активное состояние, если первая строка (столбец) во входном диапазоне содержит заголовки. Если заголовки отсутствуют, флажок следует деактивизировать. В этом случае будут автоматически созданы стандартные названия для данных выходного диапазона.

3. Интервал (только в диалоговом окне Скользящее среднее) – вводится размер окна сглаживания р . По умолчанию р=3 .

Рисунок 2 – Диалоговое окно скользящего среднего

4. Фактор затухания (только в диалоговом окне Экспоненциальное сглаживание) – вводится значение коэффициента экспоненциального сглаживания p . По умолчанию, p=0,3 .

5. Выходной интервал / Новый рабочий лист / Новая рабочая книга – в положении Выходной интервал активизируется поле, в которое необходимо ввести ссылку на левую верхнюю ячейку выходного диапазона. Размер выходного диапазона будет определен автоматически, и на экране появится сообщение в случае возможного наложения выходного диапазона на исходные данные. В положении Новый рабочий лист открывается новый лист, в который начиная с ячейки А1 вставляются результаты анализа. Если необходимо задать имя в поле, расположенное напротив соответствующего положения переключателя. В положении Новая рабочая книга открывается новая книга, на первом листе которой начиная с ячейки А1 вставляются результаты анализа.

6. Вывод графика – устанавливается в активное состояние для автоматической генерации на рабочем листе графиков фактических и теоретических уровней динамического ряда.

7. Стандартные погрешности – устанавливаются в активное состояние, если требуется включить в выходной диапазон столбец, содержащий стандартные погрешности.

Рисунок 3 – Диалоговое окно экспоненциального сглаживания

Пример 1.

Данные о реализации (млн. руб.) продуктов сельскохозяйственного производства магазинами потребительской кооперации города приведены в таблице, сформированной на рабочем листе Microsoft Excel (рисунок 4). В указанном периоде (2009 – 2012 гг.) требуется выявить основную тенденцию развития данного экономического процесса.

Рисунок 4 – Исходные данные

Для решения задачи используем режим работы «Скользящее среднее ». Значения параметров, установленных в одноименном диалоговом окне, представлены на рисунке 5, рассчитанные в данном режиме показатели – на рисунке 6, а построенные графики – на рисунке 7.

Рисунок 5 – Заполнение диалогового окна

Рисунок 6 – Результаты анализа

Рисунок 7– Скользящее среднее

В столбце D (рисунок 5) вычисляются значения сглаженных уровней. Например, значение первого сглаженного уровня рассчитывается в ячейке D5 по формуле =СРЗНАЧ(С2:С5), значение второго сглаженного уровня – в ячейке D6 по формуле =СРЗНАЧ(С5:С8) и т.д.

В столбце E вычисляются значения стандартных погрешностей с помощью формулы =КОРЕНЬ (СУММАКВРАЗН (блок фактических значений; блок прогнозных значений) / размер окна сглаживания).

Например, значение в ячейке Е10 рассчитывается по формуле =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(С7:С10;О7:В10)/4).

Вместе с тем, как отмечалось выше, если размер окна сглаживания является четным числом (р=2m ), то рассчитанное усредненное значение нельзя сопоставить какому-либо определенному моменту времени t, поэтому необходимо применять процедуру центрирования.

Для рассматриваемого примера р=4 , поэтому процедура центрирования необходима. Так, первый сглаженный уровень (265,25) записывается между II и III кв. 2009 г. и т.д. Применяя процедуру центрирования (для этого используем функцию СРЗНАЧ), получаем сглаженные уровни с центрированием. Для III кВ. 2009 г. определяется серединное значение между первым и вторым сглаженными уровнями: (265,25 + 283,25)/2 = 274,25; для IV кв. 2009 г. центрируются второй и третий сглаженные уровни: (283,25 + 292,00)/2 = 287,6 и т.д. Рассчитанные значения представлены в таблице 1. Скорректированный график скользящей средней представлен на рисунке 8.

Таблица 1 – Динамика сглаженных уровней реализации продукции

Год	Квартал	Размер реализации, млн. руб.	Сглаженные уровни с центрированием
		274,25
		287,63
			297,00
		307,50
		334,63
		374,13
			402,88
		421,00
		429,00
		430,75
			435,38
		446,63

Рисунок 8 – Скорректированный график скользящего среднего

Пример 2.

Рассмотренная задача может быть решена и с помощью метода простого экспоненциального сглаживания. Для этого необходимо использовать режим работы «Экспоненциальное сглаживание». Значения параметров, установленных в одноименном диалоговом окне, представлены на рисунке 9, рассчитанные в данном режиме показатели – рисунок 10, а построенные графики – на рисунке 11.

Рисунок 9 – Заполнение диалогового окна «Экспоненциальное сглаживание»

Рисунок 10 – Результаты анализа

Рисунок 11 – Экспоненциальное сглаживание

В столбце D (рисунок 10) вычисляются значения сглаженных уровней на основе рекуррентных соотношений.

В столбце E рассчитываются значения стандартных погрешностей с помощью формулы =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН (блок фактических значений; блок прогнозных значений) / 3). Как легко заметить (сравните рисунок 8 и 11), при использовании метода простого экспоненциального сглаживания, в отличие от метода простой скользящей средней, сохраняются мелкие волны.

Я повторюсь. Поведение толпы инерционно. А значит вероятность того, что толпа завтра будет вести себя также как вчера и позавчера гораздо выше, чем вероятность перемены настроения.

Для того, чтобы отслеживать поведение толпы на рынке существует древний индикатор MACD. Его аббревиатура расшифровывается как moving average convergence-divergence или если по русски схождение-расхождение скользящих средних (имеются ввиду исторические значения цен на акции или другие инструменты).

Графический смысл гистограммы MACD заключается в подтверждении продолжения тенденции (направления к развитию) движения цены. Грубо говоря, акции продолжают дешеветь или дорожать. Направление движения цены определяется как разница между двумя соседними столбиками.

Для построения гистограммы MACD мы используем excel.

1) Сначала нам потребуются исторические данные для анализа. В предыдущей статье я приводил пример, где такие данные можно раздобыть. Последуем этому примеру и перейдем на брокерскую страничку экспорта данных:

Выставив требования к формату скачиваемых данных получаем файл с данными формата csv, который понимает excel. Также исторические данные по интересующему нас инструменту можно скачать на сайте брокера ЗАО «ФИНАМ по этой ссылке .

2) даные следует отформатировать как описано в .

В конечном итоге должен получиться вот такой набор:

3) Теперь создадим новый лист в книге excel для расчетов и построения графика технического анализа. Так и назовем этот лист: «Расчет MACD». Затем скопируем на этот лист столбец с датами и столбец с данными цены закрытия . Вот так:

4) Теперь рассчитаем экспоненциальную скользящую среднюю с окном в 12 дней (EMA 12). ЕМА 12 рассчитывается по формуле:

Заложим эту формулу в столбец справа от цены закрытия . Для этого запись в ячейку начинаем с символа «=», что сообщает процессору excel о том, что будет вводится формула. Для первой ячейки формула немного другая чем для остальных ячеек, из-за того, что вместо вчерашней EMA12 следует подставить сегодняшнюю цену закрытия. Вот так:

Скопируем получившуюся формулу в ячейку ниже и немного подредактируем: вместо значения из ячейки B3, во второй части формулы, подставим значение из ячейки C2. C2- это и будет EMA12 предыдущего дня.

Должно получиться вот так:

Теперь размножим формулу полученную во второй ячейке для всего столбца EMA12. Для этого кликнем один раз мышкой в ячейку C3 так, чтобы вокруг ячейки появилась черная жирная рамочка, затем перемещаем курсор в правый нижний угол черной жирной рамочки так, чтобы курсор принял форму жирного черного крестика и двойным кликом левой кнопки мышки размножаем формулу на весь столбец. Вот так:

Теперь аналогичным образом рассчитаем экспоненциальную скользящую среднюю с окном в 26 дней (EMA 26). ЕМА 26 рассчитывается по формуле:

Заложим эту формулу в столбец справа от рассчитанной EMA12. Для этого запись в ячейку начинаем с символа «=», что сообщает процессору excel о том, что будет вводится формула. Для первой ячейки формула немного другая чем для остальных ячеек, из-за того, что вместо вчерашней EMA26 следует подставить сегодняшнюю цену закрытия. Вот так:

Скопируем получившуюся формулу в ячейку ниже и немного подредактируем: вместо значения из ячейки B3, во второй части формулы, подставим значение из ячейки D2. D2- это и будет EMA26 предыдущего дня. Должно получиться вот так:

Теперь размножим формулу полученную во второй ячейке для всего столбца EMA26. Для этого кликнем один раз мышкой в ячейку D3 так, чтобы вокруг ячейки появилась черная жирная рамочка, затем перемещаем курсор в правый нижний угол черной жирной рамочки так, чтобы курсор принял форму жирного черного крестика и двойным кликом левой кнопки мышки размножаем формулу на весь столбец. Вот так:

Поздравляю! Мы с вами справились с расчетом экспоненциальных средних. Теперь следует получить «быструю» линию MACD. Для этого нужно из EMA12 вычесть EMA26. Забьем эту формулу в следующий столбец справа:

Теперь нужно вычислить девятидневную экспоненциальную скользящую среднюю для «быстрой» линии MACD. Полученная линия будет называться «сигнальной» линией MACD. Расчет произведем по следующей формуле:

Аналогичным образом забиваем формулу расчета в excel в ячейку правее «быстрой» линии MACD:

В ячейке нижнего ряда корректируем формулу также, как делали это при расчете двадцатишестидневной и двенадцатидневной экспоненциальных скользящих средних. Вот такая должна быть формула в ячейке F3:

И наконец-то мы можем рассчитать последний столбец данных для построения гистограммы MACD. Значениями этого столбца для построения гистограммы является разность между «быстрой» и «сигнальной» линиями MACD. Вбиваем последнюю формулу расчета данных для построения гистограммы:

Рассматривать гистограмму MACD гораздо удобнее рядом с графиком колебания цен на анализируемый инструмент. В предыдущей статье я подробно описал как построить такой график. Для построения графика цен на инструмент скопируем выборку необходимых данных на отдельный лист. Как-то так:

Построение биржевого графика проще всего произвести здесь же, на этом листе. Затем следует его скопировать на отдельный лист, тот на котором мы разместим и гистограмму MACD.

Создаем отдельный лист для наших графиков. Вставляем из буфера обмена скопированную диаграмму и немного настраиваем ее внешний вид. Окно с графиком растягивается и сокращается по длине и ширине подобно окнам в самой Windows.

А ткнув левой кнопкой мыши в шкалу со значениями цен можно изменить формат данных оси построения графика. После такого тычка шкала значений вертикальной (в нашем случае) оси выделяется прямоугольной рамкой. Как только появилась такая рамка следует нажать правую кнопку мыши для вызова контекстного меню. В контекстном меню левой кнопкой мыши выбираем строку <Формат оси…>, вот так:

В открывшемся диалоговом окне настройки параметров оси графика настраиваем минимальное значение (80) и максимальное (160). Это верхние две строчки в открывшемся диалоговом окне. На рисунке ниже показано нужное положение радиокнопок и вписаны значения 80 и 160 в соответствующие строки:

Под окном графика цен вставляем окно для будущей гистограммы MACD. В главном меню выбираем вкладку <<Вставка>> затем подменю <<Гистограмма>> и в выпадающем меню выбираем левый верхний значок гистограммы, этот значок подсвечен желтым на скрин-шоте ниже:

Главное, перед вставкой второго графика не забыть снять выделение с первого. Иначе может произойти замещение одного графика другим, а нам нужны оба графика.

Перед вызовом меню <<Гистограмма>> недурно будет навести курсор на ячейку А16 и нажать левую кнопку мыши. После вставки гистограммы нам необходимо указать наш столбец с расчетными данными гистограммы MACD. Для этого следует навести курсор мыши на гистограмму и нажать правую кнопку мыши для вызова контекстного меню управления диаграммой. В открывшемся контекстном меню выбираем пункт <Выбрать данные>:

После нажатия кнопки <<Добавить>> в предыдущем окне нам следует набрать наименование нашего графика — «MACD», а в нижнем ряду нажать кнопочку справа от ряда:

После нажатия на кнопку справа от нижнего ряда открывается узенькое окошко «Изменение ряда». Не закрывая этого окна переходим с помощью мыши на лист с названием MACD:

После того, как столбец с данными охвачен тонкой пунктирной линией в окошке «Изменение ряда» следует нажать кнопочку справа. После этого откроется окно «Изменение ряда» с двумя строками. Вот в этом окошке можно нажать кнопку <> и перейти к окну публикации графика:

Вернувшись на лист с наименованием «ГРАФИКИ» в окне выбора данных для построения гистограммы тоже нажимаем кнопку <>:

Можно немного поиграть с размером окон для графиков и получить тот результат, который кажется нагляднее:

А вот те же самые графики, построенные торговой системой QUIK. Похоже получилось у нас с вами?

Дорогой читатель! Если ты решил построить эти графики и у тебя что-то не получается — оставь свой вопрос в комментариях и вместе мы обязательно разберемся и научимся строить графики в excel.

Исходные файлы excel с которых сделаны скриншоты и в которых есть построенные графики можно скачать по .

Скользящая средняя представляет собой статическую функцию, которая дает возможность с легкостью получать результаты по различным задачам. К примеру, задачи по получению прогноза.

Скользящая средняя позволяет изменять абсолютные динамические значения целого ряда ячеек на средние арифметические, используя сглаживание данных. Ее часто применяют в подсчетах на экономических биржах, в торговли и других сферах.
Как его применять в Excel - давайте разберем все по этапам.

Данный метод в Excel применяется через использование функции пакета анализа и непосредственно через саму встроенную функцию, которая получила название «СРЗНАЧ».

Рассмотрим первый способ использования метода скользящей средней через пакет анализа:

1. Пакета анализа в стандартном наборе функций нет, поэтому его необходимо включить. Делается это через параметры документа – «Файл» - «Параметры» - «Надстройки». Внизу диалогового окна есть вкладка «Надстройки». Именно она нам и нужна.

Включаем «Пакет анализа» и сохраняемся. Весь функциональный добавился в «Данные» и полностью готов к использованию.

2. Чтобы понять, каким образом работает метод скользящей средней, попробуем получить данные за 12 месяц на основе тех, которые мы уже получили за 11 прошлых – сделаем прогноз. Заполняем исходные значения таблицы.

3. В ранее добавленном функционале «Анализ данных» на рабочей панели с параметров надстроек документа, выбираем искомую «Скользящую среднюю» функцию и нажимаем «Ок».

4. В появившемся диалоговом окне заполним все значения. «Входной интервал» - все наши показатели за 11 месяцев без искомой ячейки. «Интервал» - показатель сглаживания, касаемо наших исходных данных, установим «3». «Выходной интервал» - ячейки, куда будут выводиться полученные данные методом скользящей средней. Включаем «Стандартные погрешности» и получаем все искомые значения.

5. Для получения более верного результата выполним повторное сглаживание с интервалом в «2» единицы. Укажем новый «Выходной интервал» и получаем новые данные.

6. На основе новых полученных данных можно сделать прогноз показатель на искомый месяц путем расчета метода скользящей средней за последний период. Основываемся на том, что чем меньше показатель стандартной погрешности, тем точнее данные.

Рассмотрим второй способ - функцию СРЗНАЧ:

1. Если пакет анализа делает практически все операции автоматизированными, то использование функции СРЗНАЧ требует применения нескольких стандартных функций Excel. Используем те же исходные данные по 11 месяцам. Вставим функцию.

2. В диалоговом окне Мастера функций перейдем во вкладку «Статистические» и выберем нашу искомую функцию «СРЗНАЧ».

3. Функция «СРЗНАЧ» имеет очень простой синтаксис – «=СРЗНАЧ(число1;число2;число3;...). Укажем в аргументе «число 1» диапазон за «Январь» и «Февраль».

4. Рассчитаем показатель для оставшихся периодов времени путем протягивания маркера заполнения формулы по столбцу вниз.

5. Проведем эту же операцию, но с разницей в период за 3 месяца.

6. Но какие данные в нашем случае верны, на основе двух месяцев или трех? Для получения правильного ответа применим расчет абсолютного отклонения, среднего квадратического и еще пары других показателей. За абсолютное отклонение отвечает функция «ABS».

В диалоговом окне функции указываем разность между доходом и скользящей средней за два месяца.

7. Маркером заполнения заполним столбец и рассчитаем «СРЗАНЧ» за все время.

8. Проведем аналогичную операцию для поиска абсолютного отклонения и среднего значения за период в три месяца.

9. Осталось еще пару шагов. Для начала рассчитаем относительное отклонение по двум и трем месяцам путем функции поиска абсолютного значения разделения найденного отклонения на имеющиеся исходные данные, а также найдем среднее значение полученных значений.

Все данные представим в процентах.

10. Для получения конечного результата метода скользящей средней осталось подсчитать среднее квадратическое отклонение также за два и за три месяца.

Наше искомое среднее квадратическое отклонение будет равняться квадратному корню из суммы квадратов разностей исходных данных о выручке и полученных данных методом скользящей средней, разделенной на период времени.

Пропишем нашу функцию «КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(B6:B12;C6:C12)/СЧЁТ(B6:B12))», заполним столбцы маркерами заполнения и найдем среднее значение по полученным данным.

11. Проведем анализ полученных данных и можем с уверенностью сделать вывод – сглаживание по двум месяцам дало наиболее правдивые конечные показатели.

В бизнесе, как и в любой другой деятельности человек, хочет знать, а что будет дальше. Даже трудно себе представить богатство того счастливца, который с 100% точностью мог бы угадывать будущее. Но, к сожалению (или, же к счастью) дар предвидения встречается крайне редко. НО… стараться хотя бы в общих чертах представить будущую бизнес ситуацию предприниматель просто обязан.

Вначале я хотел написать в одном посте сразу про несколько простых и удобных методик, но пост стал получаться очень большим. И поэтому будет несколько постов посвященных теме прогнозирования. В данном посте мы опишем один из наиболее простых методов прогнозирования с использованием возможностей Excel – метод скользящего среднего.

Чаще всего в практике маркетинговых исследований прогнозируются следующие величины:

• Объемы продаж
• Размер и емкость рынка
• Объемы производства
• Объемы импорта
• Динамика цен
• И проч.

Для прогнозирования, которое мы рассматриваем в данном посте советую придерживаться следующего простого алгоритма:

1. Сбор вторичной информации по проблеме (желательно как количественной, так и качественной). Так, например если Вы прогнозируете размер своего рынка, нужно собрать статистическую информацию по рынку (объемы производства, импорта, динамику цен, объемы продаж и проч.) так и тенденции, проблемы или возможности рынка. Если вы прогнозируете объем продаж, тогда вам нужны данные о продажах за период. Для прогнозирования, чем больше исторических данных вы рассмотрите, тем лучше. Желательно прогнозирование дополнить анализом влияющих на прогнозируемое явление факторов (можно SWOT, PEST анализ или любой другой). Это позволит понимать логику развития, и вы сможете таким образом проверять правдоподобность той или иной модели тренда.

2. Далее желательно проверить количественные данные . Для этого нужно сравнить значения одних и тех же показателей, но полученных из разных источников. Если все сходиться можно «загонять» данные в Excel. Также данные должны соответствовать следующим требованиям:

• Базовая линия включает в себя результаты наблюдений - начиная с самых ранних и заканчивая последними.
• Все временные периоды базовой линии имеют одинаковую продолжительность. Не следует смешивать данные, например, за один день со средними трехдневными показателями.
• Наблюдения фиксируются в один и тот же момент каждого временного периода. Например трафик замеряться должен в одно и то же время.
• Пропуск данных не допускается. Пропуск даже одного результата наблюдений нежелателен при прогнозировании» поэтому, если в ваших наблюдениях отсутствуют результаты за незначительный отрезок времени, постарайтесь восполнить их хотя бы приблизительными данными.

3. Проверив данные, можно применять различные методики прогнозирования . Начать я бы хотел с самого простого метода – МЕТОДА СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО

МЕТОД СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО

Метод скользящего среднего применять достаточно несложно, однако он слишком прост для построения точного прогноза. При использовании этого метода прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение среднего показателя по нескольким предыдущим наблюдениям временного ряда. Например, если вы выбрали скользящее среднее за три месяца, прогнозом на май будет среднее значение показателей за февраль, март и апрель. Выбрав в качестве метода прогнозирования скользящее среднее за четыре месяца, вы сможете оценить майский показатель как среднее значение показателей за январь, февраль, март и апрель.

Как правило, прогноз с применением скользящего среднего рассматривается как прогноз на период, непосредственно следующий за периодом наблюдения. Вместе с этим такой прогноз применим, когда исследуемое явление развивается последовательно, т.е. имеются определенные тенденции, и кривая значений не скачет по диаграмме как угорелая.

Чтобы определить, сколько наблюдений желательно включить в скользящее среднее, нужно исходить из предыдущего опыта и имеющейся информации о наборе данных. Необходимо выдерживать равновесие между повышенным откликом скользящего среднего на несколько самых свежих наблюдений и большой изменчивостью этого среднего.

Итак, как это делать в Excel

1. Допустим, что у Вас есть объемы месячных продаж за последние 29 месяцев. И вы хотите определить, какой объем продаж будет в 30 месяце. Но, если честно, вовсе не обязательно при расчете прогнозных значений оперировать 30 историческими значениями, ведь этот метод будет использовать для расчета среднего лишь несколько последних месяцев. Поэтому для расчета достаточно лишь несколько прошлых месяцев.

2. Приводим эту таблицу в вид понятный Excel, т.е. чтобы все значения были в одном ряду.

3. Далее вводим формулу расчета среднего по предыдущим трем (четырем, пяти? как сами выберите) значениям (см. в ). Наиболее удобно все-таки использовать для расчета последние 3 значения, т.к. если учитывать больше, данные будут чересчур усредняться, если меньше – не будут точными.

4. Используя функцию автозаполнения для всех последующих значений вплоть до 30, прогнозного месяца. Таким образом, функция рассчитает прогноз на июнь 2010 г. Согласно прогнозным значениям в июне продажи составят около 408 единиц товара. Но обратите внимание, что если тенденция падения постоянна, как в нашем примере, расчет прогноза по средней будет немного завышенным, или будет как бы «отставать» от реальных значений.

Мы рассмотрели одну из самых простых методик прогнозирования – метод скользящего среднего. В следующих постах мы рассмотрим другие, более точные и сложные методики. Надеюсь, мой пост будет Вам полезен.