चलती औसत पद्धति का उपयोग करके एक्सेल में पूर्वानुमान। एक्सेल में प्रतिभूति बाजार में शेयरों की कीमत का पूर्वानुमान

मूविंग एवरेज या जस्ट एमए (मूविंग एवरेज), मूल्य श्रृंखला का अंकगणितीय माध्य है। सामान्य चलती औसत सूत्र इस प्रकार है:

कहाँ पे:
एमए - चलती औसत;
n - औसत अवधि;
एक्स - स्टॉक मूल्य मूल्य।

के लिये शेयर मूल्य पूर्वानुमानआगे कई अवधियों के लिए, हम सूत्र का उपयोग करते हैं। अगली अवधि में मूल्य पूर्वानुमान पिछली अवधि में चलती औसत मूल्यों के बराबर होगा।

आइए भविष्यवाणी करेंचलती औसत मॉडल का उपयोग करना शेयर की कीमतकंपनियों एअरोफ़्लोत (AFLT). ऐसा करने के लिए, हम finam.ru साइट से 2009 के आधे के लिए स्टॉक कोट्स निर्यात करते हैं। कुल 20 मान होंगे।

एअरोफ़्लोत शेयर मूल्य चार्टचयनित अवधि के लिए नीचे दिखाया गया है।

औसत अवधि का चयनएनमूविंग एवरेज मॉडल में
मॉडल में बड़े एमए (एन) के उपयोग से डेटा का एक मजबूत विरूपण होता है, जिसके परिणामस्वरूप मूल्य श्रृंखला के महत्वपूर्ण मूल्यों का औसत होता है, और परिणामस्वरूप, पूर्वानुमान की स्पष्टता खो जाती है , हम कह सकते हैं कि यह "धुंधला" हो जाता है। औसत अवधि का उपयोग करना जो बहुत कम है, पूर्वानुमान में अधिक शोर जोड़ता है। एक नियम के रूप में, औसत अवधि को ऐतिहासिक डेटा के आधार पर आनुभविक रूप से चुना जाता है।

आइए एक चलती औसत का निर्माण करेंतीन महीने की औसत अवधि के साथ एमए (3)। स्टॉक के लिए मूविंग एवरेज के मूल्य की गणना करने के लिए, हम एक्सेल फॉर्मूला का उपयोग करेंगे।

औसत (C2:C4)

कॉलम "डी" में 3 की औसत अवधि के साथ चलती औसत के मान शामिल हैं।

चलती औसत की गणना के बाद 3 अवधियों के लिए पूर्वानुमान बनाएंआगे (तीन महीने आगे)। आइए शेयर की कीमत का मूल्य निर्धारित करने के लिए सूत्र का उपयोग करें, पहला अनुमानित मूल्य बराबर होगा अंतिम मूल्यसामान्य गति। नारंगी क्षेत्र पूर्वानुमान क्षेत्र है। C22 मूविंग एवरेज के मूल्य के बराबर होगा, अर्थात:

C22 = D21 C23 = D22 आदि।

मूविंग नेक्स्ट एवरेज की गणना नए शेयर मूल्य पूर्वानुमान डेटा से की जाती है।

आइए पूर्वानुमान मान बनाएंएअरोफ़्लोत शेयरों के लिए चलती औसत पर तीन महीने पहले। नीचे स्टॉक के लिए एक चार्ट और पूर्वानुमान मान दिया गया है।

प्रतिलिपि

1 चलती औसत पद्धति का उपयोग करते हुए एक्सेल में पूर्वानुमान पीएच.डी. चटाई विज्ञान, प्रोफेसर गवरिलेंको वी.वी. सहायक पारोखेंको एल.एम. (राष्ट्रीय परिवहन विश्वविद्यालय) सैद्धांतिक संदर्भ। व्यवहार में विभिन्न आर्थिक प्रक्रियाओं को मॉडलिंग करते समय, आधुनिक कंप्यूटर प्रौद्योगिकियों की बढ़ती क्षमताओं का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, साथ ही प्रभावी तरीकेपूर्वानुमान इसलिए, एक्सेल पैकेज में पूर्वानुमान विकसित करने के लिए, आप इस तरह के टूल का उपयोग कर सकते हैं: बिल्डिंग रिग्रेशन; एक्स्पोनेंशियल स्मूदिंग; सामान्य गति। इस कार्य में पूर्वानुमान विकसित करने की प्रक्रिया एक्सेल का उपयोग करनाचलती औसत पद्धति का उपयोग करके किया जाता है। ध्यान दें कि प्रतिगमन का उपयोग करने वाली पूर्वानुमान तकनीक को लेखकों द्वारा पर्याप्त विवरण में वर्णित किया गया है। चलती औसत पद्धति का उपयोग समय श्रृंखला को चौरसाई करने और पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है। याद रखें कि एक समय श्रृंखला डेटा जोड़े (एक्स, वाई) का एक सेट है, जिसमें एक्स क्षण या समय की अवधि (स्वतंत्र चर) है, और वाई एक पैरामीटर है जो अध्ययन के तहत प्रक्रिया की परिमाण (आश्रित चर) को दर्शाता है। चलती औसत विधि आपको समय के साथ वाई पैरामीटर के वास्तविक मूल्यों में रुझानों की पहचान करने और भविष्य के वाई मूल्यों की भविष्यवाणी करने की अनुमति देती है। परिणामी मॉडल का प्रभावी ढंग से उन मामलों में उपयोग किया जा सकता है जहां मूल्यों के लिए गतिशीलता में एक स्थिर प्रवृत्ति होती है अनुमानित पैरामीटर यह विधि उन मामलों में इतनी प्रभावी नहीं है जहां इस तरह की प्रवृत्ति का उल्लंघन किया जाता है, उदाहरण के लिए, प्राकृतिक आपदाओं, सैन्य अभियानों, नागरिक अशांति के दौरान, आंतरिक या बाहरी स्थिति (मुद्रास्फीति, कमोडिटी की कीमतों) के मापदंडों में तेज बदलाव के साथ; नुकसान झेलने वाली कंपनी की गतिविधि की योजना में आमूल-चूल परिवर्तन के साथ। चलती औसत पद्धति का मुख्य विचार अध्ययन के तहत समय श्रृंखला के वास्तविक स्तरों को उनके औसत मूल्यों से बदलना है, जो यादृच्छिक उतार-चढ़ाव को कम करते हैं। इस प्रकार, परिणाम अध्ययन के तहत पैरामीटर के मूल्यों की एक चिकनी श्रृंखला है, जो इसके परिवर्तन में मुख्य प्रवृत्ति को और अधिक स्पष्ट रूप से पहचानना संभव बनाता है। चलती औसत विधि अपेक्षाकृत सरल समय श्रृंखला चौरसाई और * पूर्वानुमान विधि है जो पूर्वानुमान y t को पिछले देखे गए y मानों (i = 1, m) के औसत के रूप में दर्शाती है, फिर m * 1 है: y t = yt i . यदि, उदाहरण के लिए, डेटा की एक समय श्रृंखला का अध्ययन करते समय m i = 1 एक उद्यम के महीनों के लाभ पर, तीन महीने के लिए एक चलती औसत (m = 3) को पूर्वानुमान के रूप में चुना जाता है, तो जून के लिए पूर्वानुमान औसत होगा टी आई . का मूल्य

पिछले तीन महीनों (मार्च, अप्रैल, मई) के लिए 2 संकेतक। यदि आप 4 महीने का मूविंग एवरेज (m = 4) चुनते हैं, तो जून का पूर्वानुमान पिछले चार महीनों (फरवरी, मार्च, अप्रैल, मई) के संकेतकों का औसत होगा। अक्सर, उदाहरण के लिए, किसी उद्यम के लिए बिक्री पूर्वानुमान विकसित करते समय, पिछले 3 (या 4) महीनों के अवलोकनों के आधार पर एक चलती औसत विधि अधिक प्रभावी होती है (आपको अधिक सटीकता के साथ वास्तविक बिक्री को ट्रैक करने की अनुमति देती है) लंबे समय पर आधारित विधियों की तुलना में- अवधि अवलोकन (12 महीने और अधिक के लिए)। यह इस तथ्य से समझाया गया है कि 3 महीने की चलती औसत को लागू करने के परिणामस्वरूप, संकेतक के 3 मूल्यों में से प्रत्येक (इन तीन महीनों के लिए) पूर्वानुमान मूल्य के एक तिहाई के लिए जिम्मेदार है। 12-महीने के मूविंग एवरेज के साथ, पिछले तीन महीनों के प्रत्येक संकेतक के मूल्य पूर्वानुमान के केवल बारहवें हिस्से के लिए जिम्मेदार होते हैं। दुर्भाग्य से, चलती औसत शर्तों की इष्टतम संख्या मी चुनने का कोई नियम नहीं है। हालांकि, यह ध्यान दिया जा सकता है कि जितना छोटा m, उतना ही मजबूत पूर्वानुमान समय श्रृंखला में उतार-चढ़ाव के प्रति प्रतिक्रिया करता है, और इसके विपरीत, बड़ा m, पूर्वानुमान प्रक्रिया उतनी ही अधिक जड़त्वीय हो जाती है। व्यवहार में, m का मान आमतौर पर 2 से 10 की सीमा में लिया जाता है। यदि समय श्रृंखला के तत्वों की पर्याप्त संख्या है, तो पूर्वानुमान के लिए स्वीकार्य m का मान निर्धारित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, निम्नानुसार: सेट एम के कई प्रारंभिक मूल्य; एम के प्रत्येक दिए गए मान का उपयोग करके समय श्रृंखला को सुचारू बनाना; calculate औसत त्रुटिसूत्रों में से एक द्वारा पूर्वानुमान: 1 * o = y t y t (मतलब निरपेक्ष विचलन); n 1 yt o = y n t t t * t (औसत सापेक्ष विचलन); 1 * 2 o = (yt yt) (मानक विचलन), n t जहां n गणना में उपयोग किए जाने वाले t की संख्या है; छोटी त्रुटि के अनुरूप मान m चुनें। में चलती औसत पद्धति का उपयोग करके चौरसाई और पूर्वानुमान प्रक्रिया का कार्यान्वयन एक्सेल वातावरणकिया जा सकता है: कोशिकाओं में उपयुक्त सूत्र को पेश करके, उदाहरण के लिए, अंतर्निहित AVERAGE() फ़ंक्शन का उपयोग करके; विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करना; रैखिक फ़िल्टरिंग पद्धति के आधार पर मूल समय श्रृंखला पर निर्मित चार्ट में एक प्रवृत्ति रेखा जोड़ना।

3 कार्य। तालिका में प्रस्तुत चालू वर्ष के 11 महीनों के लिए कंपनी के मासिक लाभ के आंकड़ों को ध्यान में रखते हुए, कंपनी के 12 वें महीने के लाभ का पूर्वानुमान लगाएं। चित्र एक। महीनों तक कंपनी के लाभ मूल्यों की तालिका समस्या समाधान भविष्य में, गणना के परिणामों को प्रस्तुत करने की सुविधा के लिए, तैयार की गई समस्या को हल करते समय, वर्कशीट्स Z1, Z2, Z3, Z4 का उपयोग किया जाएगा: वर्कशीट Z1 स्मूद के गठन के लिए औसत () फ़ंक्शन का उपयोग करके चलती औसत पद्धति पर आधारित समय श्रृंखला और मूल समय श्रृंखला से उनके औसत विचलन की गणना; शीट Z2 विश्लेषण पैकेज ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके मूल समय श्रृंखला को सुचारू करने की प्रक्रिया को लागू करने के लिए; मूल समय श्रृंखला के चार्ट के आधार पर रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार की एक प्रवृत्ति रेखा का उपयोग करके निर्मित चिकनी समय श्रृंखला के दृश्य प्रतिनिधित्व के लिए शीट Z3; शीट Z4 के लिए तुलनात्मक विश्लेषणऊपर चुने गए टूल का उपयोग करके प्राप्त परिणाम: मूल समय श्रृंखला के आधार पर, 2-महीने के मूविंग एवरेज मानों की स्मूथ टाइम सीरीज़ को AVERAGE () फ़ंक्शन, "एनालिसिस पैकेज" ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके बनाया गया है और रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार की एक प्रवृत्ति रेखा। अंतर्निहित फ़ंक्शन का अनुप्रयोग AVERAGE () एक सुचारू समय श्रृंखला प्राप्त करने की प्रक्रिया, साथ ही प्रारंभिक समय श्रृंखला के अनुसार चालू वर्ष के 12 वें महीने के लिए कंपनी के लाभ का पूर्वानुमान, के अनुसार किया जाएगा निम्नलिखित परिदृश्य: 1. चित्र 1 में तालिका में दिए गए डेटा के आधार पर, एक्सेल वर्कशीट पर मूल समय श्रृंखला के डेटा से भरी एक तालिका बनाता है। 2. 2, 3 और 4-महीने के मूविंग एवरेज के लिए स्मूद टाइम सीरीज़ का डेटा तैयार किया जाता है और तालिका में दर्ज किया जाता है।

4 3. ओरिजिनल टाइम सीरीज़ और स्मूद टाइम सीरीज़ के ग्राफ़ बनाए जाते हैं। 4. उपरोक्त सूत्रों में से एक के अनुसार, मूल समय श्रृंखला से प्राप्त चिकनी समय श्रृंखला के औसत विचलन की गणना की जाती है। 5. एक मॉडल के रूप में, एक छोटे औसत विचलन के साथ एक सुचारू समय श्रृंखला का चयन किया जाता है, और इसके संकेतकों के आधार पर, चालू वर्ष के 12 वें महीने के लिए कंपनी के लाभ के बारे में एक पूर्वानुमान लगाया जाता है। हम समस्या के समाधान के कार्यान्वयन के लिए पास करते हैं। 1. कार्यपत्रक Z1 के कक्ष A5:B15 की श्रेणी को चित्र 1 में तालिका से समय श्रृंखला डेटा के साथ भरें। परिणामस्वरूप, हमें चित्र 2 में दर्शाई गई तालिका प्राप्त होती है। रेखा चित्र नम्बर 2। एक्सेल वर्कशीट 2 पर प्रारंभिक तालिका। कोशिकाओं ए 5: बी 15 की श्रेणी से समय श्रृंखला के डेटा के आधार पर, हम 2, 3 और 4 के डेटा के आधार पर चलती औसत विधि के आधार पर अध्ययन के तहत निर्भरता के तीन मॉडल बनाते हैं। पिछले महीने, क्रमशः। प्राप्त चिकनी समय श्रृंखला के मान क्रमशः कोशिकाओं की श्रेणी में स्थित हैं C7:C16; D8:D16; ई9:ई16. सबसे पहले, हम दो महीने के लिए चलती औसत मूल्यों की एक श्रृंखला बनाते हैं: सेल C7 में हम सूत्र दर्ज करते हैं =AVERAGE(B5:B6) और, भरण मार्कर का उपयोग करके, इसे कोशिकाओं की श्रेणी में कॉपी करें C8:C16, एक के रूप में जिसके परिणामस्वरूप कोशिकाओं की श्रेणी C7:C16 परिकलित संकेतकों 2- x मासिक चलती औसत से भरी हुई है। इसी तरह, 3- और 4-महीने के मूविंग एवरेज मानों की श्रृंखला बनाई जाती है: सेल D8 में, सूत्र दर्ज करें =AVERAGE(B5:B7) और, भरण मार्कर का उपयोग करके, इसे कक्षों की श्रेणी में कॉपी करें D9:D16, जिसके परिणामस्वरूप कोशिकाओं की श्रेणी D8:D16 3 महीने की चलती औसत के संकेतकों से भरी हुई है; सेल E9 में सूत्र =AVERAGE(B5:B8) दर्ज करें और इसे सेल E10:E16 की श्रेणी में कॉपी करने के लिए फिल मार्कर का उपयोग करें, जिसके परिणामस्वरूप सेल E9:E16 की श्रेणी 4 के संकेतकों से भर जाती है। -माह चलती औसत। चित्र 3 4 2, 3 और 4-महीने की चलती औसत के परिणामों के साथ-साथ उपयोग किए गए फ़ार्मुलों के साथ तालिकाएँ दिखाता है।

5 चित्र.3. 2, 3, 4-महीने के मूविंग एवरेज के लिए मूल्यों की तालिका Fig.4। अंजीर में तालिका की कोशिकाओं की सामग्री। 3 अंजीर। 5 प्रारंभिक समय श्रृंखला के ग्राफ और इसके सापेक्ष निर्मित भविष्य कहनेवाला चलती औसत प्रवृत्ति लाइनों को दर्शाता है। ध्यान दें कि ये ग्राफ़ एक्सेल में डायग्राम बनाने की मानक विधि के अनुसार बनाए गए थे। चूंकि चलती औसत के आधार पर चिकनी समय श्रृंखला के प्राप्त मूल्य पिछले अवलोकनों के आंकड़ों पर आधारित होते हैं, वे मूल समय श्रृंखला के संबंधित मूल्यों से पीछे रह जाते हैं: चलती औसत प्रवृत्ति रेखाएं मूल के सापेक्ष स्थानांतरित हो जाती हैं समय श्रृंखला ग्राफ (चित्र 5)। चित्र 6-10 में तालिकाएँ 2, 3 और 4 मासिक चलती औसत के मूल्यों के निरपेक्ष, सापेक्ष और मानक विचलन दिखाती हैं

मूल समय श्रृंखला के संबंधित मूल्यों के साथ-साथ इन तालिकाओं में कोशिकाओं की सामग्री से 6। चित्र 5. मूल समय श्रृंखला और सुचारू समय श्रृंखला के रेखांकन Fig.6। मेज पूर्ण विचलन

7 चित्र.7. तालिका में कोशिकाओं की सामग्री Fig.6 8. सापेक्ष विचलन की तालिका चित्र.9. तालिका में कोशिकाओं की सामग्री Fig.8 Fig.10। मानक विचलन तालिका

8 सेल B41:D41 की श्रेणी में मानक विचलन मान निम्नानुसार प्राप्त किए जाते हैं: सेल B41 में सूत्र दर्ज करें: =SQ(SUMQDIFF(B9:B15,C9:C15)/COUNT(B9:B15)), दर्ज करें सेल C41 में सूत्र: = SQRT(SUMQDIFF(B9:B15,D9:D15)/COUNT(B9:B15)), सेल D41 में सूत्र दर्ज करें: =SQRT(SUMSDIFF(B9:B15,E9:E15)/COUNT (बी9:बी15))। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि 2, 3 और 4 महीने की चलती औसत के लिए त्रुटियों का तुलनात्मक विश्लेषण करने के लिए, समान संख्या में अवलोकन किए गए थे। निष्कर्ष। उपरोक्त तालिकाओं से यह निम्नानुसार है कि प्रारंभिक समय श्रृंखला को सुचारू बनाने और कंपनी के लाभ में बदलाव की प्रवृत्ति के बारे में पूर्वानुमान लगाने के लिए, 2 महीने का मूविंग एवरेज मॉडल बेहतर है, क्योंकि यह प्रारंभिक समय में उतार-चढ़ाव का अधिक सटीक रूप से जवाब देता है। समय श्रृंखला और छोटी पूर्वानुमान त्रुटियां हैं (पूर्ण, सापेक्ष, आरएमएस)। 12वें महीने के लिए कंपनी के लाभ का पूर्वानुमान मूल्य 8325 हजार UAH है। "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन का मूविंग एवरेज टूल एक्सेल वातावरण में मूविंग एवरेज पद्धति का उपयोग करके चौरसाई और पूर्वानुमान की प्रक्रिया का कार्यान्वयन "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके किया जा सकता है। निम्नलिखित विधि के लिए: 1. वर्कशीट Z2 पर, एक तालिका बनाएं जिसमें कक्षों की श्रेणी A5: B15 मूल तालिका से समय श्रृंखला डेटा से भरी हो (चित्र 1)। 2. सेल C5:С15 की रेंज "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल और सेल D5 की रेंज का उपयोग करके पिछले 2 महीनों के डेटा से प्राप्त स्मूथ सीरीज़ के मानों से भरी हुई है। :D15 अपनी मानक त्रुटियों के मूल्यों से भरा है। 3. इसी तरह, कोशिकाओं की श्रेणी E5:E15 और F5:F15 क्रमशः पिछले 3 महीनों के डेटा से प्राप्त चिकनी श्रृंखला के मूल्यों और इसकी मानक त्रुटियों के मूल्यों से भरे हुए हैं। मूल्यों की एक श्रृंखला के निर्माण की तकनीक, उदाहरण के लिए, "विश्लेषण पैकेज" ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके 2 महीने के मूविंग एवरेज के लिए, इस प्रकार है: टूल्स मेनू से डेटा एनालिसिस कमांड का चयन करें। डेटा विश्लेषण संवाद बॉक्स दिखाई देगा (चित्र 11), जिसमें सभी उपलब्ध डेटा विश्लेषण उपकरण शामिल हैं। सूची से मूविंग एवरेज टूल चुनें और ओके बटन पर क्लिक करें। मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स दिखाई देगा (चित्र 12)। इनपुट अंतराल फ़ील्ड में, एक्सेल वर्कशीट पर स्रोत डेटा की श्रेणी निर्दिष्ट करें, अर्थात, कक्षों की श्रेणी B5:B15।

9 चित्र.11. डायलॉग बॉक्स डेटा विश्लेषण Fig.12। मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स इंटरवल फील्ड में, मूविंग एवरेज की गणना में शामिल महीनों की संख्या दर्ज करें, यानी नंबर 2 (क्योंकि इस मामले में मूविंग एवरेज पिछले 2 महीनों के डेटा पर आधारित है) ) आउटपुट अंतराल इनपुट फ़ील्ड में, उन कक्षों की श्रेणी दर्ज करें जिनमें परिणाम प्रदर्शित किए जाएंगे, यानी कक्षों की श्रेणी C5:C15। जब आप ग्राफ़ आउटपुट और मानक त्रुटि फ़ील्ड में बॉक्स चेक करते हैं, तो विश्लेषण परिणामों के आधार पर एक चार्ट स्वचालित रूप से बनाया जाएगा और परिणाम में एक कॉलम जोड़ा जाएगा जिसमें सांख्यिकीय मूल्यांकनत्रुटियाँ। यदि इनपुट श्रेणी में पहली पंक्ति (स्तंभ) में शीर्षक हैं, तो लेबल फ़ील्ड की जाँच की जानी चाहिए। यदि इनपुट श्रेणी में हेडर नहीं हैं, तो चेकबॉक्स को साफ़ किया जाना चाहिए। हम ओके बटन पर क्लिक करते हैं। इसी तरह, 3 महीने की चलती औसत और इसकी मानक त्रुटियों के मूल्यों की एक श्रृंखला का निर्माण किया जाता है। चित्र 13 2- और 3-महीने के मूविंग एवरेज और उनकी मानक त्रुटियों के मूल्यों की एक तालिका दिखाता है, जो "विश्लेषण पैकेज" ऐड-ऑन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके प्राप्त किया गया है, और आंकड़े 14 ए, 14 बी में, की सामग्री इस तालिका के कक्ष, अर्थात् सूत्र समाधान प्रक्रिया में उपयोग किए जाते हैं।

10 चित्र.13. "विश्लेषण पैकेज" ऐड-ऑन Fig.14a के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके प्राप्त की गई चिकनी श्रृंखला और उनकी मानक त्रुटियां। तालिका की कोशिकाओं की सामग्री अंजीर। 13 (शुरुआत)

11 चित्र.14ख. तालिका की कोशिकाओं की सामग्री Fig.13 (जारी) Fig.15। "विश्लेषण पैकेज" ऐड-इन के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके निर्मित मूल समय श्रृंखला और सुचारू समय श्रृंखला के रेखांकन: कोशिकाओं की श्रेणी से मानक त्रुटियों की तुलना D9:D15 कोशिकाओं की श्रेणी से संबंधित मानक त्रुटियों के साथ F9 :F15 (चित्र 13) हमें मॉडल 2 -x मासिक चलती औसत को पढ़ने की अनुमति देता है, जो चौरसाई और पूर्वानुमान के लिए बेहतर है, क्योंकि इसे सभी बिंदुओं पर माना जाता है

दी गई समय सीमा में से 12 में छोटी मानक त्रुटियां हैं। 12 वें महीने के लिए कंपनी के लाभ का अनुमानित मूल्य सेल C15, यानी 8325 हजार UAH में निहित मूल्य होगा। रेखीय फ़िल्टरिंग पद्धति का उपयोग करके ट्रेंड लाइन बनाना चार्ट पर डेटा के ग्राफिकल विश्लेषण के लिए, आप मूविंग एवरेज पॉइंट्स के आधार पर ट्रेंड लाइन के निर्माण का उपयोग कर सकते हैं। इस तरह की प्रवृत्ति रेखा आपको एक चिकना वक्र बनाने की अनुमति देती है, जिसका चित्रमय प्रतिनिधित्व डेटा के विकास में मौजूदा पैटर्न को अधिक स्पष्ट रूप से दिखाता है। मूल्यों की मूल तालिका (चित्र 2) के लिए, हम रैखिक फ़िल्टरिंग विधि (या चलती औसत विधि) लागू करते हैं और प्रवृत्ति रेखाएं बनाते हैं। एक ट्रेंड लाइन के निर्माण की तकनीक इस प्रकार है: स्रोत तालिका (चित्र 2) से डेटा का उपयोग करके, हम चार्ट प्रकार संवाद बॉक्स में बिंदु प्रकार का चयन करके एक ग्राफ का निर्माण करेंगे। वैकल्पिक रूप से, आप निर्मित ग्राफ़ और उसके मार्कर, रेखा प्रकार, रंग और मोटाई का स्वरूप बदल सकते हैं। ऐसा करने के लिए, प्लॉट किए गए ग्राफ़ पर बाएँ माउस बटन पर डबल-क्लिक करके परिणामी ग्राफ़ के संपादन मोड पर जाएँ। दिखाई देने वाले प्रारूप डेटा श्रृंखला संवाद बॉक्स में, ग्राफ़ बदलने के लिए आवश्यक पैरामीटर सेट करें और ओके बटन दबाएं। अगला, दाएँ माउस बटन के साथ ग्राफ़ लाइन पर क्लिक करके इस डेटा श्रृंखला का चयन करें (श्रृंखला का चयन काले वर्गों द्वारा किया जाएगा)। दिखाई देने वाले संदर्भ मेनू में, ट्रेंड लाइन जोड़ें मेनू आइटम चुनें। या, श्रृंखला का चयन करने के बाद, किसी भी माउस बटन पर क्लिक करके, चार्ट मेनू से ट्रेंडलाइन जोड़ें कमांड का चयन करें। स्क्रीन पर ट्रेंड लाइन डायलॉग बॉक्स दिखाई देगा (चित्र 16)। प्रकार टैब पर, प्रवृत्ति रेखा के प्रकार का चयन करें रैखिक फ़िल्टरिंग (चलती औसत)। यदि आप रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार का चयन करते हैं, तो आपको अवधि फ़ील्ड में चलती औसत की गणना के लिए उपयोग की जाने वाली अवधियों (अंकों) की संख्या दर्ज करनी होगी। आइए इस क्षेत्र में नंबर 2 दर्ज करें, क्योंकि हम 2 महीने के लिए एक ट्रेंड लाइन बनाते हैं। हम ओके दबाते हैं। सादृश्य के अनुसार, हम पीरियड फील्ड में नंबर 3 दर्ज करके 3 महीने के लिए ट्रेंड लाइन बनाते समय आगे बढ़ते हैं। प्रारंभिक समय श्रृंखला के निर्मित चार्ट और 2- और 3 महीने की चलती औसत की प्रवृत्ति रेखाएं प्रस्तुत की जाती हैं।

13 चित्र.16. डायलॉग बॉक्स ट्रेंडलाइन निर्मित ट्रेंडलाइन को फॉर्मेट किया जा सकता है। ऐसा करने के लिए: माउस से उस पर क्लिक करके ट्रेंड लाइन का चयन करें, फिर राइट-क्लिक करें और दिखाई देने वाले संदर्भ मेनू से फ़ॉर्मेट ट्रेंड लाइन आइटम का चयन करें। प्रारूप प्रवृत्ति रेखा संवाद बॉक्स प्रकट होता है (चित्र 17), जिसमें आप वांछित रुझान प्रकार सेट कर सकते हैं: रेखा प्रकार, रंग, मोटाई; आप उसी डायलॉग बॉक्स में विकल्प टैब खोलकर स्मूथ कर्व का नाम बदल सकते हैं। आवश्यक पैरामीटर सेट करने के बाद, ठीक पर क्लिक करें।

14 अंजीर। चित्र 17. ट्रेंडलाइन प्रारूप संवाद बॉक्स निम्नलिखित पर ध्यान दें: चूंकि रैखिक फ़िल्टरिंग विधि चार्ट पर एक ट्रेंडलाइन को प्लॉट करके कार्यान्वित की जाती है, इसका प्रभाव दृष्टिगत रूप से देखा जा सकता है, लेकिन आपके निपटान में संख्यात्मक परिणाम प्राप्त करने का कोई तरीका नहीं है, क्योंकि वे नहीं हैं एक स्प्रेडशीट में प्रवेश किया।

15 अंजीर। अंजीर। 18। प्रारंभिक समय श्रृंखला के ग्राफ और 2- और 3 महीने की चलती औसत की प्रवृत्ति रेखाएं औसत () फ़ंक्शन और विश्लेषण पैकेज के 2-महीने की चलती औसत का उपयोग करके चलती औसत की तुलना। आइए मूल समय श्रृंखला और सुचारू समय श्रृंखला की प्रवृत्ति रेखाओं को प्लॉट करें।

16 अंजीर। अंजीर। 19. औसत () फ़ंक्शन और विश्लेषण पैकेज Fig.20 का उपयोग करके प्राप्त 2-महीने के चलती औसत के मूल्यों की तालिका। मूल समय श्रृंखला के ग्राफ़, औसत फ़ंक्शन का उपयोग करके प्राप्त किया गया दूसरा मासिक मूविंग एवरेज, रैखिक फ़िल्टरिंग प्रकार की एक ट्रेंड लाइन के अतिरिक्त विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन का मूविंग एवरेज टूल

17 कॉलम सी में मूविंग एवरेज के मूल्यों की तुलना करना, वर्कशीट की कोशिकाओं में सीधे फॉर्मूले दर्ज करके प्राप्त करना, कॉलम डी में मूविंग एवरेज के मूल्यों के साथ, विश्लेषण टूलपैक के मूविंग एवरेज टूल का उपयोग करके गणना की जाती है ( चित्र 20), आप देख सकते हैं कि कॉलम सी में मूविंग एवरेज मूविंग एवरेज को कॉलम डी की तुलना में एक स्थान नीचे स्थानांतरित कर दिया गया है। इस समस्या को हल किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, निम्नानुसार: चलती औसत मूल्यों की गणना के बाद, सभी इन मानों का चयन किया जाना चाहिए और कार्यपत्रक की एक पंक्ति में नीचे स्थानांतरित किया जाना चाहिए। यह क्रिया आपको पूर्वानुमानों को उन अवधियों से सटीक रूप से जोड़ने की अनुमति देगी, जिनका वे उल्लेख करते हैं। हालाँकि, यदि मूविंग एवरेज डायलॉग बॉक्स (चित्र 12) में शो ग्राफ़ चेक बॉक्स चेक किया गया है, तो ग्राफ़ वर्कशीट डेटा के अनुसार पूर्वानुमान डेटा रखेगा। वर्कशीट के मानों को एक पंक्ति में नीचे शिफ्ट करके, आपको पूर्वानुमान डेटा के आधार पर प्लॉट को भी संपादित करना होगा। आइए चलती औसत पद्धति का उपयोग करके पूर्वानुमान बनाने के फायदे और नुकसान पर ध्यान दें: चलती औसत उपकरण का उपयोग करके पूर्वानुमान बनाना काफी सरल है और पिछली अवधि के मुख्य संकेतकों में परिवर्तन को काफी सटीक रूप से दर्शाता है। कभी-कभी वे दीर्घकालिक टिप्पणियों के आधार पर पूर्वानुमान लगाने में और भी अधिक प्रभावी होते हैं। हालांकि, एक साधारण चलती औसत एक समय श्रृंखला में सामान्य प्रवृत्तियों की पहचान करने का एक तेज़, लेकिन हमेशा सटीक तरीका नहीं है। विश्लेषण पैकेज ऐड-इन का उपयोग करते हुए चलती औसत पूर्वानुमान बनाते समय, पूर्वानुमान एक समयावधि पहले उत्पन्न होता है। आप एक चार्ट बना सकते हैं जो मूविंग एवरेज ट्रेंडलाइन को प्लॉट करने के लिए टाइम सीरीज़ डेटा का उपयोग करता है, लेकिन चार्ट मूविंग एवरेज के वास्तविक संख्यात्मक मान नहीं दिखाता है। और साथ ही, चार्ट पर ट्रेंड लाइन के स्थान को बदलने का कोई तरीका नहीं है। मूविंग एवरेज के आधार पर पूर्वानुमान लगाने से ऐसा पूर्वानुमान नहीं बनता है जो ज्ञात डेटा से आगे जाता है। आप किसी एक सांख्यिकीय फ़ंक्शन का उपयोग करके अनुमान सीमा को समय अक्ष के साथ भविष्य में स्थानांतरित कर सकते हैं प्रतिगमन विश्लेषणएक्सेल पैकेज। साहित्य 1. कार्लबर्ग के। व्यापार विश्लेषण के साथ एक्सेल का उपयोग करना. के.: डायलेक्टिक्स, पी। 2. गैवरिलेंको वी.वी., पारोखेंको एल.एम. एक्सेल का उपयोग करके सन्निकटन समस्याओं को हल करना // कंप्यूटर + प्रोग्राम, एस एन.वी. मकारोवा, वी। वाई। ट्रोफिमेट्स। एक्सेल में सांख्यिकी: ट्यूटोरियल. एम.: वित्त और सांख्यिकी, पी। 4. यू.एन. ट्यूरिन, ए.ए. मकारोव. कंप्यूटर / एड पर डेटा विश्लेषण। वी.ई. फिगर्नोवा। एम: इंफ्रा-एम, पी।

प्रयोगशाला कार्य 2 विषय: डीएसएस में विश्लेषणात्मक मॉडलिंग की तकनीक। प्रवृत्तियों के आधार पर विश्लेषण और पूर्वानुमान की प्रौद्योगिकियां उद्देश्य: संभावनाओं का अध्ययन करना और सार्वभौमिक का उपयोग करने की क्षमता विकसित करना

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मैं दोहराता हूँ। भीड़ का व्यवहार जड़त्वीय है। इसका मतलब यह है कि कल और एक दिन पहले की तरह भीड़ कल के व्यवहार की संभावना मूड में बदलाव की संभावना से बहुत अधिक है।

बाजार में भीड़ के व्यवहार को ट्रैक करने के लिए, एक प्राचीन एमएसीडी संकेतक है। इसका संक्षिप्त नाम मूविंग एवरेज कन्वर्जेंस-डाइवर्जेंस के लिए है या यदि रूसी कनवर्जेन्स-डाइवर्जेंस ऑफ मूविंग एवरेज (मतलब स्टॉक की कीमतों या अन्य इंस्ट्रूमेंट्स के ऐतिहासिक मूल्य) में है।

एमएसीडी हिस्टोग्राम का ग्राफिकल अर्थ मूल्य आंदोलन की प्रवृत्ति (विकास दिशा) की निरंतरता की पुष्टि करना है। मोटे तौर पर, स्टॉक सस्ता या अधिक महंगा होता जा रहा है। मूल्य आंदोलन की दिशा दो आसन्न सलाखों के बीच के अंतर के रूप में निर्धारित की जाती है।

हम एमएसीडी हिस्टोग्राम को प्लॉट करने के लिए एक्सेल का उपयोग करते हैं।

1) सबसे पहले हमें विश्लेषण के लिए ऐतिहासिक डेटा की आवश्यकता है। पिछले लेख में, मैंने एक उदाहरण दिया था जहां इस तरह के डेटा प्राप्त किए जा सकते हैं। आइए इस उदाहरण का अनुसरण करें और ब्रोकर डेटा निर्यात पृष्ठ पर जाएं:

डाउनलोड किए गए डेटा के प्रारूप के लिए आवश्यकताओं को निर्धारित करने के बाद, हमें सीएसवी प्रारूप में डेटा के साथ एक फ़ाइल मिलती है, जिसे एक्सेल समझता है। इसके अलावा, हमारे लिए ब्याज के साधन पर ऐतिहासिक डेटा ब्रोकर ZAO FINAM po . की वेबसाइट पर डाउनलोड किया जा सकता है इस लिंक।

2) डेटा को प्रारूपित किया जाना चाहिए जैसा कि में वर्णित है।

अंतिम परिणाम कुछ इस तरह होना चाहिए:

3) अब गणना और प्लॉटिंग के लिए एक्सेल बुक में एक नई शीट बनाते हैं तकनीकी विश्लेषण. तो चलिए इस शीट को कहते हैं: "एमएसीडी की गणना"। फिर दिनांक कॉलम को इस शीट पर कॉपी करें और समापन मूल्य डेटा वाला एक कॉलम . ऐशे ही:

4) अब 12 दिनों (ईएमए 12) की खिड़की के साथ घातीय चलती औसत की गणना करते हैं। ईएमए 12 की गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

इस फॉर्मूले को कॉलम में क्लोजिंग प्राइस के दाईं ओर रखें . ऐसा करने के लिए, हम सेल को "=" प्रतीक के साथ लिखना शुरू करते हैं, जो एक्सेल प्रोसेसर को बताता है कि एक सूत्र दर्ज किया जाएगा। पहले सेल के लिए, सूत्र बाकी कोशिकाओं की तुलना में थोड़ा अलग है, इस तथ्य के कारण कि कल के EMA12 के बजाय, आपको आज के समापन मूल्य को प्रतिस्थापित करना चाहिए। ऐशे ही:

आइए परिणामी सूत्र को नीचे के सेल में कॉपी करें और इसे थोड़ा संपादित करें: सेल B3 के मान के बजाय, सूत्र के दूसरे भाग में, सेल C2 से मान को प्रतिस्थापित करें। C2 - यह पिछले दिन का EMA12 होगा।

यह इस तरह निकलना चाहिए:

अब पूरे EMA12 कॉलम के लिए दूसरे सेल में प्राप्त फॉर्मूला को गुणा करते हैं। ऐसा करने के लिए, सेल C3 में एक बार क्लिक करें ताकि सेल के चारों ओर एक काला बोल्ड फ्रेम दिखाई दे, फिर कर्सर को काले बोल्ड फ्रेम के निचले दाएं कोने में ले जाएं ताकि कर्सर एक बोल्ड ब्लैक क्रॉस का रूप ले ले और डबल-क्लिक करें पूरे कॉलम के लिए सूत्र को गुणा करने के लिए बायाँ माउस बटन। ऐशे ही:

अब, इसी तरह, हम 26 दिनों (ईएमए 26) की खिड़की के साथ घातीय चलती औसत की गणना करते हैं। ईएमए 26 की गणना सूत्र द्वारा की जाती है:

आइए इस सूत्र को कॉलम में परिकलित EMA12 के दाईं ओर रखें। ऐसा करने के लिए, हम सेल को "=" प्रतीक के साथ लिखना शुरू करते हैं, जो एक्सेल प्रोसेसर को बताता है कि एक सूत्र दर्ज किया जाएगा। पहले सेल के लिए, सूत्र बाकी कोशिकाओं की तुलना में थोड़ा अलग है, इस तथ्य के कारण कि आज के समापन मूल्य को कल के EMA26 के लिए प्रतिस्थापित किया जाना चाहिए। ऐशे ही:

आइए परिणामी सूत्र को नीचे के सेल में कॉपी करें और इसे थोड़ा संपादित करें: सेल B3 के मान के बजाय, सूत्र के दूसरे भाग में, सेल D2 से मान को प्रतिस्थापित करें। D2 - यह पिछले दिन का EMA26 होगा। यह इस तरह निकलना चाहिए:

अब पूरे EMA26 कॉलम के लिए दूसरे सेल में प्राप्त फॉर्मूला को गुणा करते हैं। ऐसा करने के लिए, सेल D3 में एक बार क्लिक करें ताकि सेल के चारों ओर एक काला बोल्ड फ्रेम दिखाई दे, फिर कर्सर को काले बोल्ड फ्रेम के निचले दाएं कोने में ले जाएं ताकि कर्सर एक बोल्ड ब्लैक क्रॉस का रूप ले ले और डबल-क्लिक करें पूरे कॉलम के लिए सूत्र को गुणा करने के लिए बायाँ माउस बटन। ऐशे ही:

बधाई हो! हमने घातीय औसत की गणना के साथ निपटा है। अब आपको "फास्ट" एमएसीडी लाइन मिलनी चाहिए। ऐसा करने के लिए, EMA26 को EMA12 से घटाएं। आइए इस सूत्र को अगले कॉलम में दाईं ओर रखें:

अब हमें "तेज" एमएसीडी लाइन के लिए नौ-दिवसीय घातीय चलती औसत की गणना करने की आवश्यकता है। परिणामी लाइन को "सिग्नल" एमएसीडी लाइन कहा जाएगा। हम निम्नलिखित सूत्र के अनुसार गणना करेंगे:

इसी तरह, हम "फास्ट" एमएसीडी लाइन के दाईं ओर सेल में एक्सेल में कैलकुलेशन फॉर्मूला भरते हैं:

निचली पंक्ति के सेल में, हम उसी तरह से सूत्र को ठीक करते हैं जैसे हमने छब्बीस-दिन और बारह-दिवसीय घातीय चलती औसत की गणना करते समय किया था। सेल F3 में फॉर्मूला इस तरह दिखना चाहिए:

और अंत में, हम एमएसीडी हिस्टोग्राम बनाने के लिए डेटा के अंतिम कॉलम की गणना कर सकते हैं। हिस्टोग्राम बनाने के लिए इस कॉलम का मान "फास्ट" और "सिग्नल" एमएसीडी लाइनों के बीच का अंतर है। हम हिस्टोग्राम के निर्माण के लिए डेटा की गणना के लिए अंतिम सूत्र में ड्राइव करते हैं:

विश्लेषण किए गए उपकरण के लिए मूल्य में उतार-चढ़ाव के चार्ट के बगल में एमएसीडी हिस्टोग्राम पर विचार करना अधिक सुविधाजनक है। पिछले लेख में, मैंने विस्तार से वर्णन किया था कि इस तरह के ग्राफ को कैसे बनाया जाए। किसी उपकरण के लिए मूल्य चार्ट बनाने के लिए, हम आवश्यक डेटा के चयन को एक अलग शीट पर कॉपी करेंगे। कुछ इस तरह:

स्टॉक चार्ट बनाने का सबसे आसान तरीका यहीं है, इस शीट पर। फिर आपको इसे एक अलग शीट पर कॉपी करना चाहिए, जिस पर हम एमएसीडी हिस्टोग्राम रखेंगे।

हम अपने चार्ट के लिए एक अलग शीट बनाते हैं। कॉपी किए गए आरेख को क्लिपबोर्ड से चिपकाएं और इसे थोड़ा अनुकूलित करें दिखावट. ग्राफ़ विंडो लंबाई और चौड़ाई में फैलती और सिकुड़ती है, विंडोज़ में विंडोज़ के समान।

और मूल्य मूल्यों के साथ पैमाने पर बाईं माउस बटन पर क्लिक करके, आप ग्राफ प्लॉटिंग अक्ष के डेटा प्रारूप को बदल सकते हैं। इस तरह के प्रहार के बाद, ऊर्ध्वाधर (हमारे मामले में) अक्ष के मूल्यों के पैमाने को एक आयताकार फ्रेम के साथ हाइलाइट किया जाता है। जैसे ही ऐसा कोई फ्रेम दिखाई देता है, आपको संदर्भ मेनू को कॉल करने के लिए दायां माउस बटन दबाना चाहिए। संदर्भ मेनू में बाईं माउस बटन के साथ, लाइन का चयन करें<Формат оси…>, इस तरह:

ग्राफ़ अक्ष के पैरामीटर सेट करने के लिए खुलने वाले संवाद बॉक्स में, न्यूनतम मान (80) और अधिकतम मान (160) सेट करें। खुलने वाले डायलॉग बॉक्स में ये शीर्ष दो पंक्तियाँ हैं। नीचे दिया गया आंकड़ा रेडियो बटन की वांछित स्थिति दिखाता है और 80 और 160 के मान संबंधित पंक्तियों में दर्ज किए गए हैं:

मूल्य चार्ट विंडो के तहत, भविष्य के एमएसीडी हिस्टोग्राम के लिए एक विंडो डालें। मुख्य मेनू में टैब का चयन करें<<Вставка>> फिर सबमेनू<<Гистограмма>> और ड्रॉप-डाउन मेनू से ऊपरी बाएं हिस्टोग्राम आइकन का चयन करें, यह आइकन नीचे स्क्रीनशॉट में पीले रंग में हाइलाइट किया गया है:

सबसे महत्वपूर्ण बात, दूसरा चार्ट डालने से पहले, पहले चार्ट को अचयनित करना न भूलें। अन्यथा, एक ग्राफ़ को दूसरे ग्राफ़ से बदला जा सकता है, और हमें दोनों ग्राफ़ की आवश्यकता है।

मेनू को कॉल करने से पहले<<Гистограмма>> सेल A16 पर कर्सर ले जाना और बायाँ माउस बटन दबाना अच्छा होगा। हिस्टोग्राम डालने के बाद, हमें अपने कॉलम को एमएसीडी हिस्टोग्राम के परिकलित डेटा के साथ निर्दिष्ट करना होगा। ऐसा करने के लिए, माउस कर्सर को हिस्टोग्राम पर ले जाएं और डायग्राम के प्रबंधन के लिए संदर्भ मेनू को कॉल करने के लिए दायां माउस बटन दबाएं। खुलने वाले संदर्भ मेनू में, आइटम का चयन करें<Выбрать данные>:

बटन दबाने के बाद<<Добавить>> पिछली विंडो में, हमें अपने चार्ट का नाम टाइप करना चाहिए - "एमएसीडी", और नीचे की पंक्ति में, पंक्ति के दाईं ओर बटन दबाएं:

नीचे की पंक्ति के दाईं ओर बटन दबाने के बाद, एक संकीर्ण विंडो "चेंज रो" खुलती है। इस विंडो को बंद किए बिना, माउस से MACD नाम की शीट पर जाएँ:

डेटा कॉलम "चेंज रो" बॉक्स में एक पतली बिंदीदार रेखा द्वारा कवर किए जाने के बाद, दाईं ओर स्थित बटन पर क्लिक करें। यह एडिट रो विंडो को दो लाइनों के साथ खोलेगा। यहां इस विंडो में आप बटन पर क्लिक कर सकते हैं<> और चार्ट प्रकाशन विंडो पर जाएं:

हिस्टोग्राम के निर्माण के लिए डेटा चयन विंडो में "GRAPHS" नाम के साथ शीट पर लौटते हुए, हम बटन भी दबाते हैं<>:

आप चार्ट के लिए खिड़कियों के आकार के साथ थोड़ा खेल सकते हैं और परिणाम स्पष्ट कर सकते हैं:

और यहाँ QUIK ट्रेडिंग सिस्टम द्वारा बनाए गए समान चार्ट हैं। ऐसा लगता है कि हमने आपके साथ किया?

प्रिय पाठक! यदि आप इन ग्राफ़ को बनाने का निर्णय लेते हैं और आपके लिए कुछ काम नहीं करता है, तो अपना प्रश्न टिप्पणियों में छोड़ दें और साथ में हम निश्चित रूप से इसका पता लगाएंगे और एक्सेल में ग्राफ़ बनाना सीखेंगे।

एक्सेल स्रोत फाइलें जिनसे स्क्रीनशॉट लिए गए थे और जिनमें प्लॉट किए गए ग्राफ हैं, से डाउनलोड किया जा सकता है।

व्यापार में, किसी भी अन्य गतिविधि की तरह, एक व्यक्ति जानना चाहता है कि आगे क्या होगा। उस भाग्यशाली व्यक्ति के धन की कल्पना करना और भी मुश्किल है जो 100% सटीकता के साथ भविष्य का अनुमान लगा सके। लेकिन, दुर्भाग्य से (या, सौभाग्य से), दूरदर्शिता का उपहार अत्यंत दुर्लभ है। लेकिन ... कम से कम कोशिश करें सामान्य शब्दों मेंउद्यमी बस भविष्य की व्यावसायिक स्थिति की कल्पना करने के लिए बाध्य है।

सबसे पहले, मैं एक पोस्ट में एक साथ कई सरल और सुविधाजनक तकनीकों के बारे में लिखना चाहता था, लेकिन पोस्ट बहुत बड़ी होने लगी। और इसलिए कई पोस्ट होंगे विषय के लिए समर्पितपूर्वानुमान इस पोस्ट में, हम एक्सेल सुविधाओं का उपयोग करते हुए सबसे सरल पूर्वानुमान विधियों में से एक का वर्णन करेंगे - चलती औसत विधि।

विपणन अनुसंधान के अभ्यास में अक्सर निम्नलिखित मूल्यों की भविष्यवाणी की जाती है:

• बिक्री की मात्रा
• बाजार का आकार और क्षमता
• उत्पादन मात्रा
• आयात मात्रा
• मूल्य गतिशीलता
• और इसी तरह।

पूर्वानुमान के लिए, जिस पर हम इस पोस्ट में विचार करते हैं, मैं आपको निम्नलिखित सरल एल्गोरिथम से चिपके रहने की सलाह देता हूं:

1. संग्रह माध्यमिक जानकारीमुद्दे पर(अधिमानतः मात्रात्मक और गुणात्मक दोनों)। इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि आप अपने बाजार के आकार की भविष्यवाणी करते हैं, तो आपको बाजार (उत्पादन की मात्रा, आयात, मूल्य की गतिशीलता, बिक्री की मात्रा, आदि) और प्रवृत्तियों, समस्याओं या बाजार के अवसरों पर सांख्यिकीय जानकारी एकत्र करने की आवश्यकता है। यदि आप बिक्री की मात्रा का अनुमान लगा रहे हैं, तो आपको अवधि के लिए बिक्री डेटा की आवश्यकता है। पूर्वानुमान के लिए, आप जितना अधिक ऐतिहासिक डेटा देखेंगे, उतना ही बेहतर होगा। पूर्वानुमानित घटना को प्रभावित करने वाले कारकों के विश्लेषण के साथ पूर्वानुमान को पूरक करना वांछनीय है (आप SWOT, PEST विश्लेषण या किसी अन्य का उपयोग कर सकते हैं)। यह आपको विकास के तर्क को समझने की अनुमति देगा, और इस तरह आप किसी विशेष प्रवृत्ति मॉडल की व्यवहार्यता की जांच करने में सक्षम होंगे।

2. आगे वांछनीय मात्रात्मक डेटा की जाँच करें. ऐसा करने के लिए, आपको समान संकेतकों के मूल्यों की तुलना करने की आवश्यकता है, लेकिन इससे प्राप्त विभिन्न स्रोत. यदि सब कुछ परिवर्तित हो जाता है, तो आप डेटा को एक्सेल में "ड्राइव" कर सकते हैं। डेटा को निम्नलिखित आवश्यकताओं को भी पूरा करना चाहिए:

• आधार रेखा में प्रेक्षणों के परिणाम शामिल हैं - प्रारंभिक से नवीनतम तक।
• सभी आधारभूत समयावधियों की लंबाई समान होती है। उदाहरण के लिए, आपको तीन दिन के औसत के साथ एक दिन का डेटा नहीं मिलाना चाहिए।
• अवलोकन प्रत्येक समय अवधि के एक ही क्षण में तय किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, यातायात को एक ही समय में मापा जाना चाहिए।
• डेटा लंघन की अनुमति नहीं है। प्रेक्षणों के एक भी परिणाम को छोड़ना पूर्वानुमान में अवांछनीय है, इसलिए यदि आपके अवलोकनों में थोड़े समय के लिए परिणामों की कमी है, तो उन्हें कम से कम अनुमानित डेटा से भरने का प्रयास करें।

3. डेटा की जांच के बाद, आप कर सकते हैं विभिन्न पूर्वानुमान तकनीकों को लागू करें. मैं बहुत से शुरू करना चाहूंगा सरल विधि – मूविंग एवरेज मेथड

मूविंग एवरेज मेथड

चलती औसत पद्धति का उपयोग करना आसान है, लेकिन सटीक पूर्वानुमान लगाना बहुत आसान है। इस पद्धति का उपयोग करते समय, किसी भी अवधि का पूर्वानुमान समय श्रृंखला के कई पिछले अवलोकनों का औसत लेने से ज्यादा कुछ नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि आप तीन महीने की चलती औसत चुनते हैं, तो मई का पूर्वानुमान फरवरी, मार्च और अप्रैल का औसत होगा। पूर्वानुमान पद्धति के रूप में चार महीने की चलती औसत चुनकर, आप मई संकेतक का जनवरी, फरवरी, मार्च और अप्रैल के औसत के रूप में मूल्यांकन कर सकते हैं।

आम तौर पर, एक चलती औसत पूर्वानुमान को अवलोकन अवधि के तुरंत बाद की अवधि के लिए पूर्वानुमान के रूप में माना जाता है। उसी समय, ऐसा पूर्वानुमान तब लागू होता है जब अध्ययन के तहत घटना क्रमिक रूप से विकसित होती है, अर्थात। कुछ रुझान हैं, और मूल्य वक्र चार्ट के चारों ओर पागलों की तरह नहीं कूदता है।

यह निर्धारित करने के लिए कि चलती औसत में कितनी टिप्पणियों को शामिल करना वांछनीय है, किसी को पिछले अनुभव और डेटासेट के बारे में उपलब्ध जानकारी से आगे बढ़ना चाहिए। चलती औसत की बढ़ी हुई प्रतिक्रिया और कुछ सबसे हालिया टिप्पणियों और इस औसत की बड़ी परिवर्तनशीलता के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है।

तो आप इसे कैसे करते हैं?एक्सेल

1. मान लें कि आपके पास पिछले 29 महीनों की मासिक बिक्री है। और आप यह निर्धारित करना चाहते हैं कि 30वें महीने में कितनी बिक्री होगी। लेकिन, ईमानदार होने के लिए, 30 . को संचालित करना बिल्कुल भी आवश्यक नहीं है ऐतिहासिक मूल्य, क्योंकि यह विधि औसत की गणना के लिए केवल पिछले कुछ महीनों का उपयोग करेगी। इसलिए, गणना के लिए केवल पिछले कुछ महीने ही पर्याप्त हैं।

2. हम इस तालिका को एक्सेल द्वारा समझने योग्य रूप में लाते हैं, अर्थात। ताकि सभी मान एक ही पंक्ति में हों।

3. अगला, हम पिछले तीन (चार, पांच? जैसा कि आप चुनते हैं) मानों (देखें) के लिए औसत की गणना के लिए सूत्र दर्ज करते हैं। गणना के लिए अंतिम 3 मानों का उपयोग करना सबसे सुविधाजनक है, क्योंकि यदि अधिक को ध्यान में रखा जाता है, तो डेटा अत्यधिक औसत हो जाएगा; यदि कम है, तो यह सटीक नहीं होगा।

4. पूर्वानुमान माह 30 तक के बाद के सभी मानों के लिए स्वत: पूर्ण फ़ंक्शन का उपयोग करना। इस प्रकार, फ़ंक्शन जून 2010 के पूर्वानुमान की गणना करेगा। पूर्वानुमान मानों के अनुसार, जून में बिक्री लगभग 408 इकाई होगी। लेकिन ध्यान दें कि यदि नीचे की ओर रुझान स्थिर है, जैसा कि हमारे उदाहरण में है, औसत पूर्वानुमान की गणना को थोड़ा अधिक अनुमानित किया जाएगा, या, जैसा कि यह था, वास्तविक मूल्यों को "पीछे" कर देगा।

हमने सबसे अधिक में से एक की समीक्षा की सरल तकनीकपूर्वानुमान - चलती औसत विधि। निम्नलिखित पदों में, हम अन्य, अधिक सटीक और जटिल तकनीकों को देखेंगे। मुझे उम्मीद है कि मेरी पोस्ट आपके लिए मददगार रही होगी।