Henderson ruchome średnie excel

Analiza serii czasowej Proces dostosowania sezonowego. Jakie są dwie główne filozofie sezonowego dopasowania. Co to jest filtr. W jaki jest problem z punktem końcowym. Jak zdecydować, który filtr ma być używany. Co to jest funkcja zysku. Co to jest faza przesunięcie. Jakie są średnie kroczące Henderson. Jak radzimy sobie z problemem końcowym. Jakie są średnie ruchomości sezonowe. Dlaczego są szacowane trendy? Jak dużo danych jest wymagane, aby uzyskać dopuszczalne skorygowane sezonowo oceny. Jedy zrobić dwa sezonowe filozofie porównania . Są dwie główne filozofie dostosowania sezonowego. Dwa główne filozofie dostosowania sezonowego to metoda oparta na modelu i metoda oparta na filtrach. Metody oparte na filtrze. Metoda ta stosuje zestaw stałych filtrów przenoszących średnie do rozkładu szeregów czasowych na trend, sezonowe i nieregularne składniki. Podstawowym założeniem jest to, że dane ekonomiczne składają się z szeregu cykli, w tym cyklu koniunkturalnego, cyklu sezonowego sezonowego i hałasu irre składnik gularki Filtr zasadniczo usuwa lub zmniejsza wytrzymałość niektórych cykli z danych wejściowych. Aby wytworzyć sezonowo skorygowaną serię danych zebranych miesięcznie, należy zdjąć zdarzenia, które występują co 12, 6, 4, 3, 2, 4 i 2 miesiące Są to częstotliwości sezonowe 1, 2, 3, 4, 5 i 6 cykli rocznie Dłuższe cykle poza sezonem są uważane za część tendencji, a krótsze cykle poza sezonem tworzą nieregularne. Jednak granica między tendencją a cykle nieregularne mogą zmieniać się wraz z długością filtra wykorzystywanego do uzyskania tendencji W sezonowym dopasowaniu ABS, cykle, które w znaczący sposób przyczyniają się do tego trendu są typowo większe niż około 8 miesięcy dla serii miesięcznych i 4 kwartały kwartalnych. nieregularne komponenty nie potrzebują wyraźnych indywidualnych modeli Nieregularny składnik jest definiowany jako to, co pozostaje po tym, jak trend i elementy sezonowe zostały usunięte przez filtry Niższe normy nie wykazują białego szumu chara cteristics. Filter metody są często znane jako X11 stylu metod Są to X11 opracowane przez US Census Bureau, X11ARIMA opracowane przez Statistics Canada, X12ARIMA opracowane przez US Census Bureau, STL, SABL i SEASABS pakiet używany przez ABSputational różnice między różnymi metodami w Rodzina X11 jest głównie rezultatem różnych technik stosowanych na końcach szeregów czasowych. Na przykład niektóre metody używają na końcach filtrów asymetrycznych, podczas gdy inne metody ekstrapolują serie czasowe i stosują filtry symetryczne do poszerzonych modeli. Metody oparte na modelu. podejście wymaga, aby trendy, sezonowe i nieregularne składniki szeregów czasowych były modelowane oddzielnie Zakłada się, że składnikiem nieregularnym jest biały szum - czyli wszystkie długości cyklu są równomiernie reprezentowane Nieregulenci mają zerową średnią i stałą odmianę Składnik sezonowy ma własny hałas element. Two szeroko stosowanych pakietów oprogramowania, które stosują metody oparte na modelu, są STAMP i SEATS TRAMO opracowane przez Bank Hiszpanii. Majorowe różnice obliczeniowe między różnymi metodami opartymi na modelu zwykle wynikają ze specyfikacji modelu W niektórych przypadkach elementy są modelowane bezpośrednio Inne metody wymagają, aby oryginalne modele czasowe były modelowane w pierwszej kolejności, a modele komponentów uległy rozkładowi z tego. porównanie dwóch filozofii na bardziej zaawansowanym poziomie, zobacz Jak porównują się dwie filozofia sezonowej adaptacji. WŁAŚCIWY FILTRY Filtry można wykorzystać do rozkładu serii czasowych w trend, sezonowy i nieregularny składnik Średnia ruchoma to rodzaj filtra które kolejno przekładają czas przesunięcia danych w celu uzyskania wygładzonej oceny szeregu czasowego Ta wygładzona seria może być uznana za uzyskaną przez uruchomienie serii wejściowej poprzez proces, który powoduje odfiltrowanie pewnych cykli W konsekwencji średnia ruchoma często określany jako filtr. Proces podstawowy obejmuje definiowanie zestawu ciężarków o długości m 1 m 2 1 as. Notuj symetryczny zestaw odważników m 1 m 2 i wjw - jA wartość filtrowana w czasie t może być obliczona przez. gdzie Y t opisuje wartość szeregów czasowych w czasie t. Za przykład należy wziąć pod uwagę następujące serie. 2 1, a wszystkie masy są równe 1 3, pierwsza kadencja wygładzonych serii uzyskuje się przez zastosowanie ciężarów do pierwszych trzech okresów pierwotnej serii. Druga wygładzona wartość jest wytwarzana przez zastosowanie ciężarków do drugiego, trzeciego i czwartego w serii oryginalnej. Jest to punkt końcowy PROBLEM. Reconsider. Reconsider serii. Ten serii zawiera 8 terminów Jednak wygładzone serie uzyskane przez zastosowanie symetrycznego filtru do oryginalnych danych zawiera tylko 6 terminów. To dlatego, że nie ma wystarczających danych na końcach serii zastosować filtr symetryczny Pierwszy termin wygładzonej serii jest średnią ważoną trzech terminów, wyśrodkowany na drugiej długości pierwotnej serii Średni ważony wyśrodkowany na pierwszym okresie pierwotnej serii nie można uzyskać jako dane przed tym punktem nie są dostępne Podobnie, nie można obliczyć średniej ważonej wyśrodkowanej na ostatnią kadencję serii, ponieważ po tym punkcie nie ma danych. Z tego powodu filtry symetryczne nie mogą być użyte na żadnym końcu seria To jest problem końcowy Analitycy serii czasu mogą używać filtrów asymetrycznych do wygładzania szacunków w tych regionach W tym przypadku wygładzona wartość jest wyliczana na środku, przy czym średnia jest ustalana przy użyciu większej liczby danych z jednej strony niż drugi według tego, co jest dostępne Alternatywnie, techniki modelowania mogą być użyte do ekstrapolacji serii czasowych, a następnie zastosować filtry symetryczne do rozszerzonych serii. Jak zdecydujemy się na użycie filtra. Narzędzia szeregowego wyznacza odpowiedni filtr na podstawie jego właściwości , takie jak cykle usuwania filtra przy zastosowaniu Właściwości filtru mogą być badane przy użyciu funkcji wzmocnienia. Funkcje gain są wykorzystywane do zbadania efektu fi lter w danej częstotliwości na amplitudzie cyklu dla określonej serii czasowej Więcej informacji na temat matematyki związanych z funkcjami wzmocnienia można pobrać z serii czasowych, wstępny przewodnik po analizie serii czasowej opublikowanej przez sekcję analizy przekrojów czasowych ABS opisano w sekcji 4 4. Poniższy schemat jest funkcją wzmocnienia dla symetrycznego filtra 3-letniego, który badaliśmy wcześniej. Faktura 1 Wzmocnienie funkcji Symmetric 3 Term Filter. The oś pozioma reprezentuje długość cyklu wejściowego w stosunku do okresu pomiędzy punktami obserwacji w pierwotnym cyklu czasowym Tak więc cykl wejściowy o długości 2 jest zakończony w dwóch okresach, co stanowi 2 miesiące dla serii miesięcznej i 2 kwartały dla serii kwartalnej Oś pionowa pokazuje amplitudę cyklu wyjściowego w odniesieniu do cyklu wejściowego. Ten filtr zmniejsza siłę 3 cykli okresowych do zera To znaczy, że całkowicie usuwa cykle w przybliżeniu tej długości Oznacza to, że w przypadku serii czasowych, dane są zbierane co miesiąc, wszelkie efekty sezonowe, które występują kwartalnie, zostaną wyeliminowane przez zastosowanie tego filtru do pierwotnej serii. Przesunięcie fazy to przesunięcie czasowe pomiędzy filtrowanym cyklem a cyklem niefiltrowanym. Pozytywne przesunięcie fazowe oznacza, że ​​przesączony cykl jest przesuwany do tyłu a przesunięcie fazy ujemnej przesuwa się do przodu w czasie. Przesunięcie fazowe następuje wtedy, gdy moment obrotów punktów jest zniekształcony, na przykład gdy średnia ruchoma jest umieszczona na środku przez filtry asymetryczne, co nastąpi wcześniej lub później w filtrowanym , niż w oryginalnych średnich ruchach symetrycznych o długiej długości, używanych przez system ABS, gdzie wynik jest centralnie umieszczony, nie powodują przesunięcia fazowego fazy. Ważne jest, aby filtry uzyskiwały tendencję do zatrzymywania fazy czasowej, a tym samym harmonogramu wszystkich punktów zwrotnych. Przykady 2 i 3 pokazują skutki zastosowania symetrycznej średniej ruchomej 2 x 12, która znajduje się poza centrum. Ciągłe krzywe reprezentują początkowe cykle, a e krzywe krzywe reprezentują cykle wyjściowe po zastosowaniu średniego ruchomego filtra. obraz 2 24-miesięczny cykl, faza -5 5 miesięcy amplituda 63.figure 3 8 miesiąc cykl, faza -1 5 miesięcy amplituda 22.WAJĘCIE HENDERSON PRZENOSZENIE ŚREDNIE. Henderson moving średnie to filtry, które zostały wyprowadzone przez Roberta Hendersona w 1916 roku do wykorzystania w aplikacjach aktuarialnych Są to filtry trendów, powszechnie stosowane w analizie szeregów czasowych w celu wygładzenia prognoz skorygowanych sezonowo w celu wygenerowania oszacowania trendów Są one używane zamiast uproszczonych średnich kroczących, ponieważ może generować wielomiany do stopnia 3, a tym samym przechwytywać punkty zwrotne trendów. ABS wykorzystuje średnie wartości średnie z Hendersona do obliczania trendów z sezonowo dopasowanej serii. Szacunki trendów publikowane przez system ABS są zazwyczaj uzyskiwane przy użyciu 13-filowego filtru Hendersona dla miesięcznych serii, i 7-krotnego filtru Hendersona dla kwartalnych serii filtrów. Filtry Henderson mogą być symetryczne lub asymetryczne Symetryczne ruchome średnie mogą być pplied w punktach, które są wystarczająco daleko od końców szeregu czasowego W tym przypadku wygładzona wartość dla danego punktu w szeregach czasowych jest obliczana z równej liczby wartości po każdej stronie punktu danych. Aby uzyskać odważniki , występuje kompromis pomiędzy dwiema cechami ogólnie oczekiwanymi w szeregu trendów Są to, że tendencja powinna być w stanie reprezentować szeroki zakres krzywizn i że powinna być tak gładka, jak to możliwe W przypadku matematycznego wyprowadzania ciężarów, patrz sekcja 5 3 zapisów dotyczących serii czasowych, które można pobrać bezpłatnie z witryny sieci Web ABS. Wzorce ważenia dla zakresu symetrycznych średnich kroczących Hendersona podane są w poniższej tabeli. Wzór ważenia danych dla Henderson Moving Average. In general dłuższy filtr trendu, tym gładszy wynikający trend, jak wynika z porównania funkcji wzmocnienia powyżej okresu 5, termin Henderson redukuje cykle o około 2 4 okresach lub mniej o co najmniej 80 , podczas gdy 23-letni termin Henderson zmniejsza cykle o około 8 okresach lub mniej o co najmniej 90 W rzeczywistości filtr 23-letni Henderson całkowicie usuwa cykle krótsze niż 4 okresy. Średnie kroczące Henderson również tłumią cykle sezonowe w różnych stopniach. Figury 4-8 pokazują, że cykle roczne w cyklach miesięcznych i kwartalnych nie są tłumione w stopniu wystarczającym do uzasadnienia zastosowania filtra Hendersona bezpośrednio do oryginalnych szacunków. Dlatego są one stosowane tylko do sezonowo dostosowanych serii, w których efekty związane z kalendarzem zostały już usunięte ze specjalnie zaprojektowanymi filtrami. Rysunek 9 przedstawia efekty wygładzania stosowania filtra Hendersona do serii. Rysunek 9 23-Term Filtr Henderson - wartość certyfikatów budowlanych niemieszkalnych. W jaki sposób rozwiązać problem z punktem końcowym? Symmetric Henderson filter może być stosowany tylko do regionów danych, które są wystarczająco daleko od końców serii Na przykład standardowy termin 13 Henderson może być tylko b e stosuje się do danych miesięcznych co najmniej 6 obserwacji od początku lub końca danych To dlatego, że płynność filtru szeregu, biorąc średnią ważoną z sześciu terminów po każdej stronie punktu danych, a także samego punktu staramy się go zastosować do punktu, który jest mniejszy niż 6 obserwacji od końca danych, a następnie nie ma wystarczająco dużo danych dostępnych po jednej stronie punktu, aby obliczyć przeciętną. Aby dostarczyć prognozy trendów tych punktów danych zmodyfikowanych lub asymetryczna średnia ruchoma Obliczanie asymetrycznych filtrów Hendersona można wytworzyć różnymi sposobami, które powodują podobne, ale nie identyczne wyniki. Czterema głównymi metodami są metoda Musgrave, minimalizacja metody Mean Square Revision, Best Linear Unbiased Szacuje, że metoda NIEBIESKA, a metoda Kenny'ego i Durbin'a Shiskin i wsp. 1967 wyciągnęła oryginalne ciężary asymetryczne dla średniej ruchomej Hendersona, używane w pakietach X11. n wyprowadzenie ciężaru asymetrycznego, patrz sekcja 5 3 Zauważenia cyklu czasowego. Za pomocą serii czasowej, w której zaobserwowano ostatni punkt danych w czasie N Następnie nie można zastosować 13-metrowego filtru Hendersona symetrycznego do punktów danych mierzonych przy za każdym razem po uwzględnieniu czasu N-5 Dla wszystkich tych punktów należy zastosować asymetryczny zestaw odważników Poniższa tabela podaje asymetryczny wzór ważenia dla standardowej 13 średniej średniej ruchomej Hendersona. Asymetryczne 13-dniowe filtry Hendersona nie usuwają ani nie tłumią te same cykle, co symetryczny filtr filtracyjny Henderson'a W rzeczywistości asymetryczny wzór ważenia używany do oszacowania trendu podczas ostatniej obserwacji wzmacnia siłę 12 cykli cyklicznych Również filtry asymetryczne powodują pewne przesunięcie fazy czasowej. NIE JEST ŚREDNIO PRZEMYSŁOWE SEZONOWE. Prawie wszystkie dane badane przez system ABS mają charakter sezonowy Ponieważ średnie wartości średnie ruchome Henderson używane do szacowania serii trendów nie eliminują sezonowości, t dane muszą być dostosowywane sezonowo najpierw przy użyciu filtrów sezonowych. Filtr sezonowy ma wagi, które są stosowane do tego samego okresu w czasie Przykładem wzoru ważenia dla filtru sezonowego byłaby. 1, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3.where, na przykład, wagi jednej trzeciej stosuje się do trzech kolejnych stycznia. W przypadku X11 dostępne są różne filtry sezonowe. Są to ważona 3-letnia średnia ruchoma ma S 3x1 ważona 5-letnia ma S 3x3 ważona 7-terminowa S 3x5 i waŜona 11-letnia ma S 3x9. Struktura waŜenia średnich waŜonych ruchów w postaci S nxm polega na tym, Ŝe obliczona jest prosta średnia m obliczonych, a następnie średnia ruchoma n oznacza się średnie te średnie Oznacza to, że do obliczenia każdej ostatecznej wygładzonej wartości użyto n m-1. Na przykład, aby obliczyć 11-letnią S 3x9, stosuje się wagę 1 9 w tym samym okresie w ciągu 9 kolejnych lat. W wartościach uśrednionych stosuje się 3 średnią ruchomą średnią. Daje ostateczny wzór ważenia wynoszący 1 27, 2 27, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 2 27, 1 27.Ustawa wzmocnienia dla 11-letniego filtra sezonowego, wygląda na S 3x9.Konfigura 10 Gain Function dla filtra sezonowego 11 Term S 3x9.Zaprowadzenie filtru sezonowego do danych spowoduje oszacowanie składnika sezonowego serii czasowej, ponieważ zachowuje siłę sezonowych harmonicznych i tłumi cykle o sezonach nieokreślonych. Symetryczne filtry sezonowe są używane w końce serii Wagi asymetryczne dla każdego z filtrów sezonowych stosowanych w X11 można znaleźć w sekcji 5 4 Znaczników Kursów Serii Czasu. JEDZIELA JEST WYMAGANE SZACUNKI TRENDOWE. W obecnym końcu serii czasów nie jest możliwe użycie filtrów symetrycznych do oszacowania tendencji z powodu problemu z punktem końcowym Zamiast tego używa się filtrów asymetrycznych, aby uzyskać wstępne prognozy trendów Jednak w miarę dostępnych danych możliwe jest ponowne obliczanie trendu za pomocą filtrów symetrycznych i poprawienie wstępnych szacunków znany jako korekta tendencji. JEDNIE WYMAGANE DANE ZNAJMUJĄCE AKCEPTACYJNE SZCZEGÓŁY REGULOWANE SEZONOWO. Jeżeli szereg czasowy wykazuje stosunkowo stabilną sezonowość i nie jest zdominowany przez składnik nieregularny, wówczas 5 lat danych można uznać za akceptowalną długość w celu uzyskania skorygowanych sezonowo szacunków dla serii, która wykazuje szczególnie silną i stabilną sezonowość, można dokonać dokładnej korekty z 3-letnią datą Ogólnie korzystne jest, aby mieć co najmniej siedem lat danych w normalnych seriach czasowych, precyzyjne określenie sezonowych wzorców, dni handlowych i ruchomych efektów wakacyjnych, trendów i sezonowych przerw, a także odbiegających od oczekiwań. ZAAWANSOWANE JAK FUNKCJE SEKONALNE DOSTOSOWANIA PORÓWNAWCZE W modelu. właściwości stochastyczne losowość analizowanych serii, w tym sensie, że dopasowują one wagi filtra na podstawie charakteru serii Możliwość oceny możliwości modelu w celu dokładnego opisania zachowania tej serii, a dostępne są statystyczne wnioskowania dotyczące szacunków przy założeniu, że składnikiem nieregularnym jest szum białego. Metody oparte na filtrze są mniej zależne od stochastycznego propertu z serii czasowych Jest to analityk z serii czasowych odpowiedzialny za wybór najodpowiedniejszego filtru z ograniczonej kolekcji dla konkretnej serii Nie jest możliwe przeprowadzanie rygorystycznych kontroli adekwatności domniemanego modelu i dokładnych pomiarów precyzji i statystycznego wnioskowania nie są dostępne W związku z tym przedział ufności nie może zostać zbudowany wokół estymatu. Poniższe wykresy porównują obecność każdego z elementów modelu w sezonowych częstotliwościach dla dwóch filozofii dopasowania sezonowego Oś x jest okresem trwania cyklu a wartością y oś reprezentuje siłę cykli, które zawierają każdy składnik. Ilustracja 11 Porównanie dwóch metod filozofii sezonowej. Filtry oparte na filtrach zakładają, że każdy składnik istnieje tylko w pewnych długościach cyklu Dłuższe cykle tworzą ten trend, składnik sezonowy występuje w sezonie częstotliwość i składnik nieregularny są definiowane jako cykle o dowolnej długości. Na podstawie modelu opartego na fil osophy, trend, sezonowy i nieregularny składnik występują we wszystkich długościach cyklu. Nieregularny składnik ma stałą wytrzymałość, pik okresów sezonowych przy częstotliwościach sezonowych, a składnik tendencji jest najsilniejszy w dłuższych cyklach. Strona ta opublikowana po raz pierwszy 14 listopada 2005 r., ostatnia zaktualizowano 25 lipca 2008.Time Series Analysis Metody dostosowania sezonowego. W jaki sposób style X11 działa. Jakie sĘ ... niektóre pakiety używane do przeprowadzania korekt sezonowych. Jakie techniki sĘ ... stosowane przez system ABS do czynienia z dostosowaniem sezonowym. Jak pracuje SEASABS. Jak robić inne agencje statystyczne zajmują się korektą sezonową. JPY DO X11 METODY STYLOWE PRACA. Przykładowe metody sezonowego dostosowania są często znane jako metody stylu X11. Opierają się one na stosunku do średniej średniej, opisanej w 1931 r. przez Fredricka R Macaulaya, Biura Narodowego Badań Ekonomicznych w Stanach Zjednoczonych Procedura składa się z następujących kroków.1 Oszacuj trend według średniej ruchomej 2 Usuń tendencję opuszczającą se asonalne i nieregularne składniki 3 Oszacuj składnik sezonowy za pomocą średnich kroczących w celu wyeliminowania nieprawidłowości. Ogólnie nie da się zidentyfikować, dopóki trend nie jest znany, niemniej nie można dokonać dobrego oszacowania tendencji, dopóki seria nie zostanie skorygowana sezonowo. Dlatego X11 używa podejście iteracyjne do oszacowania składowych serii czasowej Jako domyślne przyjmuje model multiplikatywny. Aby zilustrować podstawowe kroki związane z X11, rozważyć rozkład miesięcznej serii czasowej w modelu mnożnikowym. Etap 1 Wstępne oszacowanie trendu. Do pierwotnej serii miesięcznej stosuje się symetryczną średnią 13 średnią 2 x 12 średnią ruchomą, O t na początkowe oszacowanie tendencji T t Następnie tendencja jest usuwana z oryginalnych serii, aby oszacować składniki sezonowe i nieregularne. Six wartości na każdym końcu serii są tracone w wyniku problemu z punktem końcowym - wykorzystywane są tylko filtry symetryczne. Step 2 Wstępna ocena komponentu sezonowego Wstępne oszacowanie składnika sezonowego można znaleźć, stosując wagę 5-dniowej średniej ruchomej S 3 x 3 do serii S t I t dla każdego miesiąca oddzielnie Chociaż ten filtr jest domniemany w ramach X11, to ABS stosuje 7 średnich ruchów średnich S 3x5 zamiast Składniki sezonowe są korygowane, aby dodać do 12 w przybliżeniu przez okres 12 miesięcy, tak że średnia do 1 w celu zapewnienia, że ​​składnik sezonowy nie zmienia poziomu serii nie ma wpływu na trendu Brak wartości na końce składnika sezonowego zastępuje się powtórzeniem wartości z poprzedniego roku. Regust 3 Wstępna ocena danych skorygowanych. Za przybliżenie sezonowych skorygowanych serii można znaleźć, dzieląc prognozę sezonowości z poprzedniego etapu na pierwotną serię Etap 4: lepsze oszacowanie trendu. Średnie kroczące Hendersona 9, 13 lub 23 są stosowane do wartości skorygowanych sezonowo, w zależności od zmienności serii bardziej lotnych serii es wymaga dłuższej średniej ruchomej, aby uzyskać lepsze oszacowanie trendu. Wynikowa seria trendów jest podzielona na oryginalne serie, aby dać drugie oszacowanie składników sezonowych i nieregularnych. W końcowych seriach stosuje się filtry symetryczne, stąd też nie są wartościami brakującymi, takimi jak w kroku 1.Step 5 Ostateczna ocena składnika sezonowego. Ref. 2 jest powtarzany w celu uzyskania końcowego oszacowania składnika sezonowego. Regul 6 Ostateczne oszacowanie danych skorygowanych. W końcowych sezonach skorygowanych serii można znaleźć dzieląc drugie oszacowanie sezonowości z poprzedniego etapu do pierwotnej serii. Etap 7 Końcowe oszacowanie trendu. A 9, 13 lub 23 średnie ruchome Hendersona stosuje się do końcowego oszacowania sezonowych skorygowanych serii, które zostały poprawione ekstremalne wartości To daje lepsze i ostateczne oszacowanie tendencji W bardziej zaawansowanych wersjach X11, takich jak X12ARIMA i SEASABS, można użyć dowolnej dziesiątki średniej ruchomej Hendersona. Etap 8 Final est które mogą zostać oszacowane przez podzielenie szacunków trendu na dane skorygowane sezonowo. Oczywiście te kroki będą zależne od tego, który model multiplikatywny, dodatkowy i pseudolepienny jest wybrany w obrębie X11. Istnieją również niewielkie różnice w krokach w X11 między różnymi wersjami. Dodatkowym krokiem w szacowaniu czynników sezonowych jest poprawa solidności procesu uśredniania, poprzez modyfikację wartości SI dla ekstremów Więcej informacji na temat najważniejszych kroków można znaleźć w sekcji 7 2 informacji papier Wprowadzenie na analizę serii czasowej - dostawa elektroniczna. JEDZIELE POTRZEBY DOSTOSOWANE PRZYSTOSOWANIE SEZONOWE. Najczęściej stosowanymi pakietami dostosowania sezonowego są pakiety X11 rodziny X11 opracowane przez US Bureau of the Census i rozpoczęły działalność w Stany Zjednoczone w 1965 r. Niedawno przyjęto przez wiele agencji statystycznych na całym świecie, w tym system ABS został zintegrowany wiele dostępnych komercyjnych pakietów oprogramowania, takich jak SAS i STATISTICA Wykorzystuje filtry do sezonowego dostosowania danych i oszacowania elementów składowych szeregów czasowych. Metoda X11 polega na zastosowaniu średnich ruchome symetrycznych do serii czasowych w celu oszacowania tendencji, sezonowości i nieprawidłowości komponenty Na końcu serii brak jest wystarczających danych, aby użyć wagi symetrycznej do problemu końcowego. W związku z tym stosuje się wagi asymetryczne lub serię należy ekstrapolować. Metoda X11ARIMA, opracowana przez Statistics Canada w 1980 i zaktualizowany w 1988 r. do X11ARIMA88, wykorzystuje moduły ARMIA w modelu zintegrowanym z automatyczną regresją w modelu Box Jenkins w celu przedłużenia serii czasowej Zasadniczo użycie modelu ARIMA w pierwotnej serii pomaga zredukować zmiany w serii skorygowanej sezonowo, tak że efekt problemu końcowego jest zmniejszone. X11ARIMA88 różni się również od oryginalnej metody X11 w leczeniu wartości ekstremalnych Można to uzyskać przez contactin g Statistics Canada. W późnych latach dziewięćdziesiątych Biuro Spisu USA wydało X12ARIMA Wykorzystuje modele regresji regARIMA z błędami ARIMA, aby umożliwić użytkownikowi przedłużenie cyklu o prognozy i wstępnie dostosować serie do efektów pozaokolicznościowych i kalendarzy, zanim nastąpi sezonowa korekta X12ARIMA można uzyskać od Prezydium, który jest dostępny bezpłatnie i można go pobrać. Opracowane przez Victor Gomez i Augustn Maravall, wydobycie sygnału SEATS w serii ARIMA Time to program, który ocenia i prognozuje trend, sezonowe i nieregularne składniki serii czasowej za pomocą techniki ekstrakcji sygnału stosowane do modeli ARIMA Regiony regresji TRAMO z cyklem czasowym z hałasem ARIMA, brakujące obserwacje i wartościowe są programem towarzyszącym do szacowania i prognozowania modeli regresji z błędami ARIMA i wartościami brakującymi. Jest on używany do preadjustu serii, która będzie sezonowo dostosowana przez SEATS Aby swobodnie pobrać dwa programy z internetu, skontaktuj się z Bankiem Hiszpanii. Eurostat koncentruje się na dwóch sezonowych metodach dostosowania miejsc Tramo Seats i X12Arima Wersje tych programów zostały wdrożone w jednym interfejsie, zwanym DEMETRA Ułatwia to stosowanie tych technik do dużych serii serii czasowych DEMETRA zawiera dwa główne moduły dostosowanie sezonowe i oszacowanie trendów zautomatyzowana procedura np. dla niedoświadczonych użytkowników lub dla dużych serii serii czasowych oraz przy użyciu przyjaznej dla użytkownika procedury szczegółowej analizy pojedynczych serii czasowych Można pobrać ze strony. WSKAZÓWKI TECHNIKI ZATRUDNIONE PRZEZ ABS DO ZGROMADZENIA Z REGULACJAMI SEZONAMI . Głównym narzędziem wykorzystywanym w Australian Bureau of Statistics jest SEASABS SEASONAL Analysis, normy ABS SEASABS to pakiet oprogramowania dostosowującego sezonowo z podstawowym systemem przetwarzania opartym na X11 i X12ARIMA SEASABS jest systemem opartym na wiedzy, który może pomóc analitykom serii czasowych w tworzeniu odpowiednich i prawidłowe wyroki w analizie serii czasowej SEASABS jest częścią sezonu ABS a system korekty Inne składniki obejmują magazyn informacji ABSDB ABS i FAME Prognozowanie, analiza i modelowanie Środowisko, służące do przechowywania i manipulowania danymi z serii czasowych. SEASABS wykonuje cztery główne funkcje. Działania przeglądu. Rejestracja powtórna serii czasowej. Inwestowanie seryjnej serii. wiedza na temat serii czasowej. SEASABS umożliwia zarówno ekspertom, jak i klientom korzystanie z metody X11, która została znacząco wzmocniona przez system ABS. Oznacza to, że użytkownik nie potrzebuje szczegółowej wiedzy na temat pakietu X11, aby odpowiednio dostosować cykl czasowy. Inteligentny interfejs prowadzi użytkownika przez proces analizy sezonowej, dokonywanie odpowiednich wyborów parametrów i metod dostosowywania, przy niewielkim lub niezbyt wskazanym wytycznym dla użytkownika. Podstawowym procesem iteracji uczestniczącym w SEASABS jest: 1. Przetestuj poprawne przerwy sezonowe 2. Przetestuj i usuń duże skoki w danych 3 Sprawdzić, czy poprawne przerwy w trendzie 4 Sprawdzić i skorygować wartości ekstremalne dla celów sezonowych es 5 Prognozowanie wszystkich dostępnych dni handlowych 6 Wstawianie lub zmiana przemieszczających się korekt 7 Sprawdzenie średniej ruchomej średniej ruchomej, a następnie średnich ruchów sezonowych 8 Uruchom X11 9 Zakończ dostosowanie. SEASABS przechowuje rekordy poprzedniej analizy serii, aby móc porównać Diagnostyka X11 w czasie i wie, jakie parametry doprowadziły do ​​akceptowalnej korekty w ostatniej analizie Identyfikuje i koryguje trendy i przerwy sezonowe, a także ekstremalne wartości, w razie potrzeby wstawia czynniki dotyczące dni handlowych i umożliwia przesunięcie korekt z powodu świąt. SEASABS jest dostępny bezpłatnie do innych organizacji rządowych Aby uzyskać więcej informacji, proszę skontaktować się z innymi instytucjami rządowymi. Jak postępować z innymi agencjami statystycznymi za pomocą korekty sezonowej. Statystyka Nowa Zelandia. use X12-ARIMA, ale nie korzysta z możliwości pakietu ARIMA pakietu. Biura statystyki krajowej, UK. uses X11ARIMA88.Statistics Canada. use X11-ARIMA88.US Biuro Spisu Powszechnego. sypuje X12-ARIMA. use SEATS TRAMO. Ta strona opublikowana po raz pierwszy 14 listopada 2005 r., Ostatnia aktualizacja 10 września 2008.Calculate Moving Average. Posted 28 kwietnia 2009 w Learn Excel - 191 comments. Moving średnia jest często wykorzystywane do zrozumienia podstawowych trendów i pomaga w prognozowaniu MACD lub ruchomej rozbieżności średniej konwergencji jest prawdopodobnie najbardziej używanych narzędzi analizy technicznej w magazynie handel To jest dość powszechne w kilku firmach, aby używać średniej ruchomej z 3 miesięcy sprzedaży, aby zrozumieć, jak ma tendencję. Dzisiaj dowiemy się, w jaki sposób można obliczyć średnią ruchomej i jak średnie z ostatnich 3 miesięcy można obliczyć za pomocą wzorów excel. Kliczka średnia ruchoma Aby obliczyć średnią ruchomej, wystarczy, że jest dobra stara funkcja AVERAGE excel. Zrzucając dane z zakresu B1 B12.Należy podać ten wzór w komórce D3.A teraz skopiować formułę z D3 do zakresu od D4 do D12 pamiętaj , ponieważ obliczasz średnią ruchomą wynoszącą 3 miesiące, otrzymasz tylko 10 wartości 12-3 1.To jest wszystko, czego potrzebujesz, aby obliczyć ruchome average. Calculate Moving Average z ostatnich 3 miesięcy Alone. Lets say y ou musisz obliczać średnią z ostatnich 3 miesięcy w dowolnym punkcie czasu Oznacza to, że po wprowadzeniu wartości dla następnego miesiąca, średnia powinna być automatycznie dostosowana. Najpierw spójrzmy na wzór, a następnie zrozumiemy, jak to pracuje. Zatem co robi się powyższa formuła. Jest liczenie, ile miesięcy zostało już wprowadzonych COUNT B4 B33.Jest to offsetting count minus 3 komórki z B4 i pobieranie 3 komórek z tego miejsca OFFSET B4, COUNT B4 B33 -3 , 0,3,1 Są to tylko ostatnie 3 miesiące. Wreszcie przechodzi ten zakres do funkcji AVERAGE w celu obliczenia średniej ruchomej ostatnich 3 miesięcy. W Twoim domu Work. Now, że nauczyłeś się obliczania średniej ruchomej za pomocą programu Excel , oto Twoja praca domowa. Powiedzmy, że chcesz obliczyć liczbę miesięcy używanych do obliczania średniej ruchomej w komórce E1, tzn. gdy E1 zostanie zmieniony z 3 na 6, średnia ruchoma powinna wyliczyć średnią ruchomej przez 6 miesięcy w czas Jak piszesz te formuły ook na komentarze, przejdź i zobacz to na własne oczy Jeśli nie możesz znaleźć odpowiedzi, wróć tutaj i przeczytaj komentarze. Ten post jest częścią naszej serii Spreadcheats 30-dniowy program treningowy online excel dla pracowników biurowych i użytkowników arkuszy kalkulacyjnych Dołącz today. Share this tip with your friends. Hello, właśnie niedawno znalazłeś swoją stronę i kocham wszystkie wskazówki Dziękuję za wszystkie Twoje samouczki To dokładnie ja potrzebowałem jednak natknąłem się na problem, ponieważ używam Vlookup z Offset Na przykład w swoim przykładzie używam programu Vlookup w moim szablonie, aby w każdym miesiącu wprowadzać nowe dane, automatycznie aktualizował dane o sprzedaży każdego miesiąca. Problem występuje w mojej formule OFFSET. Mam COUNTA, która oczywiście liczy dowolne komórki z formułami, nawet Pomysły, jak włączyć te dwie funkcje lepiej, zwłaszcza gdy staram się wykresu i średniej, że w ciągu ostatnich 12 miesięcy. Docenię wszelkie pomysły lub czytelników mój ma Dzięki, znowu, za niesamowite miejsce . Twee Witamy w PHD i dziękuję za zadawanie pytań Nie jestem pewien, czy zrozumiałem to poprawnie Czy próbowałeś używać count zamiast counta Nie pokazałeś nam formuły offsetu, nie patrząc na to, że utrwalenie byłoby difficult. I trzeba obliczyć 12-miesięczna średnia krocząca, która obejmie 24 miesiące po zakończeniu. Czy możesz mnie wskazać we właściwym kierunku, a jak zacząć? Moje dane są mile przechodnie i zaczynają się na B2 i kończą się na B25 Help. Chandoo, to świetna formuła for what I am using except I am trying unsuccessfully to make the formula conditional I have a spreadsheet, see links below, that tracks all rounds of disc golf played by friends and myself. I ve already got it setup to calculate each of our overall averages and each of our averages on specific courses What I am trying to do now however is also setup a moving average based off our 5 most recent rounds Once more data has been entered I will change it to 10, but for now 5 will be just fine I can ge t the moving average to work, but I cannot figure out how to add conditional restrictions IE I want for example just the last 5 rounds that were played by Kevin After that I will want just the last 5 rounds played by Kevin at the Oshtemo course. The code I m using is below Code for Cell C9 is listed below IF B9 0,,IF B9 6,AVERAGEIF DiscRounds A 2 A 20000, A9,DiscRounds M 2 M 20000,AVERAGE OF FSET DiscRounds M 2,IF DiscRounds A 2 A 20000 A9,COUNT DiscRounds M 2 M 20000 , -5,0,5,1.Essentially if there are 0 rounds it leaves the cell blank If there are 5 or fewer rounds it just uses the average of all rounds Finally, if there are 6 or more rounds the code then uses your AVERAGE function from this post After trying many things however I am uncertain how to conditionally pull the last 5 rounds so that it only pulls the last 5 rounds of the individual named in cell A9.The formula I am referencing is NOT currently in cell C9 on my spreadsheet that is linked I just have been testing it there. DND use the following formula in cell C13 onwards AVERAGE B2 B13 and drag down. Hi, I m sure there is something listed above that is suppose to help, but I m still new to excel and am feeling overwhelmed I just got a new job and I m tryin to make a good impression, so any help woud be great. I have data for each month in 2009, 2017 and 2017 going across and multiple rows of this Every month at the beginning of the month I need to calculate the sales of the previous year Currently my formula is SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4 Example Current month is March Info I need is sales total from March 2017-February 2017 divided by March 2009- February 2017 and it works great, but it s too time consuming to have to change it every month Is there a way I can get the formula to automatically change at the beginning of the month I don t know if I did a very good job explaining this or not. Congratulations on your new job. You can drag your formula sideways to right for eg and it shows the s for next month autom atically. No, what I need is for the formula to change each month I have January 2009 through December 2017 boxes going across with data in them IFERROR SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4 , 0.Next month I need for it go from calculating the sum of 03 10 data to 02 11 data divided by 03 09 data to 02 10 data and change to 04 10 to 03 11 data divided by 04 09 data to 03 11 data IFERROR SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4 , 0.What I need is a formula that can refer to the current date and know that on the 1st of each month, it needs to switch the formulas over for the next previous 1-12 months divided by the previous 13-24 months I m not sure if that makes sense Basically I use this formula about 8 times on one sheet and I have about 200 sheets. Sorry for the double posting and thank you on the congrats. What I need If the current date is greater than the 1st of the month then the entire cell references to calculate the sales of prev year needs to move to the right by one column. This is what I ve come up with IF P1 N1, SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4 p1 is current date n1 is 1st day of month AH4 AS4 is data from 03 10-02 11 V4 AG4 is data from 03 09-02 10.Part I m having issues with How do i make it so that the formula knows exactly what 12 sections to grab and how to get to automatically change at the 1st of the month. Julie You can use OFFSET formula to solve this. Assuming each column has one month, and first month is in C4 and current date is in P1.The above formula assumes that each column has months in Excel date format You may want to tweak it until it produces right result. This is probably extremely simple and I am making it more complicated than I need to, but you wrote, The above formula assumes that each column has months in Excel date format I ve been struggling to do this without having it turn my data into dates. Julie What I meant is, the row number 4, where you have month names, should contain this data.1-jan-2009 1-feb-2009 1-mar-2009.Also, I notice few errors in my formula The correct formula should be, SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-12,1,12 SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-24,1,12.The above formula assumes dates are in row 4 and values are in row 5.I think that is exactly what I needed Thank you thank you thank you so much. My problem is very similar jasmin s 61 and Azrold 74 I have disgusting amounts of data, from D 2 to D 61400 and correspondingly in E and F, I ll have to do the same thing for these columns as well I m trying to find the average for batches, such that D2 19, D20 37, D38 55 and so on - clumping 18 rows together and then finding the next average without re-using any previous row I d also have to likely do this for every 19 and 20 clumps as well, but an example using 18 is fine. Could you annotate the formula you post I m a little confused on what the last 4 numbe rs mean in the COUNTA part Thank you so much, this is going to make my life so much easier. Laura This is easily done with Average and Offset Assuming you are doing this in Col J and are averaging Col D J2 AVERAGE OFFSET D 1, ROW -2 J 1 1,,J 1 Where J1 will have the number 18 for a moving total of 18 numbers Copy down Row 2 will average Rows 2-19 Row 3 will average Rows 20-37 etc You can also add labels in say Col H H2 Rows ROW -2 J 1 2 - ROW -1 J 1 1 Copy down I have mocked this up at. I am beginner trying to.1 structure a spreadsheet that will then be used to.2 determine the optimal period for my moving average, within the range of a 5 day moving average to a 60 day moving average. Each cell represents the number of sales for that day, ranging from 0 to 100 I would prefer that each month of daily sales be in a new I have 3 months of data, but obviously that will grow. So can you please tell me how to set up the spreadsheet and then the appropriate formulas and their locations. Thank you very much. Hello again Hui. I am struggling yet again with the same spreadsheet you helped me with earlier. As beore, I have the following rows of monthly manually entered data. Volume of Calls Calls Answered age of calls abandoned Average handling time. My line manager would now like 2 rows beneath these showing by using formula Average speed of answer Average abandoned time. And as if that wasn t enough, she would like, for both rows, a summary cell at the end of the 12 months showing the yearly figure. Many thanks again for any help you are able to give. I am using the vertical version for calculating a moving average I am stumped when I need to calculate a 6-period moving average My data starts in column c and the 6-period and 3-period averages are two columns to the right of the last period of data I add a column for each month, so I currently adjust the formula manually each month AVERAGE EC8 EH8.My most recent attempt that failed is AVERAGE C 6,COUNT C 6 EH6 ,-6,6,1.Please provide an explanation of why this didn t work when responding so I can understand how to create future f ormulas. Thank you so much, Kimber. Kimber Welcome to and thanks for commenting. I think it is not a good idea to place averages in right most column as it keeps moving Instead you could modify your sheet so that moving average is placed at left most column and this will stay there even if you add extra columns to the right. No matter where the average cell is, you can use this formula to calculate the moving average. Afyter having read the whole of this thread I can see I m going to need a combination offset, match, count and averageif but I m not sure where My problem is as follows Each month there are over 100 people reporting activity - Column A is their name, Column B is the month, Column C is the year and Columns D through M is their activity in several categories I need to find their 3 month and six month averages and display that in another worksheet although I could have them displayed in Columns N and O if needed I use a pivot table to produce sums and total averages but it won t handle moving averages Any pointers would be greatly appreciated Thanks, Ben. This will average the last MovAvg number of rows including itself take out the -1 if you want it to not include itself. D75 is the cell that this formula is referencing my data was very long. MovAvg is how big you want the moving average to be I assigned this as a named cell select the cell, Formulas -- Defined Names -- Define Name You can make variable names in a spreadsheet to avoid always having to use row column. This starts from the current cell D75 in this case , goes up MovAvg-1 rows, over 0 columns, selects MovAvg nuber of rows, with 1 column Passes this to the average function. Hi I read through every post, but haven t been able to get this working correctly How do we calculate the moving average of a percentage This is calculated weekly Column A - accts met Column B - accts sold Column K - closing Column D - 2 week moving average of the closing. Example of week 1 and week 2 Column A, row 7 is 25 and row 8 is 1 Column B, row 7 is 1 and row 8 is 1 Column K, row 7 formula is 1 25 4 and row 8 is 1 1 100 Column D - The formula in a prior post gives me an answer of 52 2 week avg, but that s not correct it should be 2 26 7 IF ISERROR AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1 ,,AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1.What do i need to change in that formula to use columns A B instead of the column K. You are trying to average averages, which doesn t work Try this simple formula beginning in D8 IF ISBLANK B8 , , B7 B8 A7 A8 Copy and paste the formula down to D26 This should give you a moving 2 week average Remember to format column D as a percentage with how ever many decimal points you want. I m pretty much an excel neophyte I just stumbled across your site am looking forward to perusing it at length in the months ahead. I m trying to calculate a 3 month moving average of expenses cannot figure out what I am doing wrong Even after reading this article and the post on offset I m not sure I understand the formula. In my sandbox, I have. Column A - Months A2 A17 Sept 2017 - Dec 2017 Column B - Total monthly expenses B2 B8 B8 because March is the last completed month - Those totals are 362599,372800,427317,346660,359864,451183,469681 Colum C - 3 Month Moving Averag e. I put the following formula in C4 To start calculating in Nov of last year, just for grins. Since there are only three months in the data set at that point, I would assume it calculates the moving average of the first three months The formula comes up with 469,681 When I average the first three months, I come up with 387,572.What am I doing wrong or misunderstanding. Thanks for the help and for putting this website together. Hi Chandoo You have one really useful project here, tons of thanks. In the very beginning of this thread Shamsuddin asked something similar to what I need, reverse calculation of values from the moving average Maybe it s stupid, but I can t come up with any ideas except for figure-by-figure lookup If possible - please advice with this article s data, to get the concept Actually, I d be happy to get anything, as google was of no use. Once again - thank you so much for this site. I m not really sure what you mean by reverse calculating a moving average. Can you explain wh at your trying to do achieve Posting a sample file might help also Refer. Hi Hui, I mean, I have a column of figures e g monthly shipments , which are calculated as moving average based on another data set e g monthly manufacturing output. Smth like this A1 Jan Feb Mar Apr May Jun Mfg Ship 100 500 450 600 600 700 Where Ship average B2 C2.I know only shipments volumes, and have to find out respective mfg volumes Generally speaking, the question is how we can find initial data with only MA on hand. Suppose, this thread may not be the one for asking this if you agree - maybe you know where to ask It s just that Shamsuddin s question was the most relevant result out of 10 google pages. Mey To calculate the original data from a Moving Average MA you need two MA s eg a 9 and a 10 day MA or 1 MA and 1 piece of data. From these you can recalculate the previous result. But if you have a formula Average B2 C2 you should have access to the data. If it is a 2 day MA like your formula above MA Average B2 C2 MA B2 C2 2 if you know B2 C2 2 MA - B2.If you have a set of data you can share I can give a better solution Refer. Great website Forgive this question I used to be an Expert in Lotus 123 decades ago, but I find Excel somewhat backwards in its progressions to Lotus 123, so I am starting over with Excel 2017.I am a logical person and I try to understand what the formulas do when I use them I notice that there are not but 14 sales figures in column B, yet somehow we are counting from B4 to B33 I tested the formula out using. AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B14 -3,0,3,1 and I get the same result as if I used AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B33 -3,0,3,1 My first rule of old school spreadsheet creation is never to build a data table larger than the data provided if it is static that is, not expanding in data As a result, I have no real clue as to how OFFSET works Is there a clear explanation of OFFSET with a singular example of it being used outside of the average and all by itself. The reason I came here is to build a spreadsheet model that would use iterative calculations to find the best fit for profit data that is maximizing profit when the a short moving average of the cumulative profit curve or equity curve crosses OVER the longer term moving average of the equity curve I find nothing that allows expansion of moving averages from 3 periods to say 100 periods for both averages By using the MA cross over to determine which trades to take, one can find an optimal level of profit to run the model from which could be t weaked when the model is reoptimized I can find nothing in most Excel books that cover this, and this kind of calculations should be relatively simple to pull off Where could I find such information. Thanks again for the wonderful website. Just in case you haven t found it yet, here s a link for the OFFSET function. I have a question. I already have a 3 day moving average that I was given in my problem Is it related to the average of stocks The questions says that you have 1 stock that you PLAN on selling on day 10 My 3 day moving average is an integration from a, b where a t and b t 3 at any time If you want to find the price you expect to sell the share for, do you integrate from 6,9 9,11 7,10 Do you want the far end of day 10, the middle of day 10, or leave day 10 out I am not sure what time frame to put this 3 day average between Again, my function represents up to day 14, but I need the price at day 10.ivan Santos says. Im looking to see the moving average for a call center im trying to find the index for every month for a full year i only have 2 years worth of data and im wanting forecast out for 2017 in quarters can i use this method for this. I have a problem in average, I want to calculate the average of highlighted rows only in coloumn F on colomn G which also has highlighted blank cells. Hi, I am working on a spreadsheet that has the past four years of weekly data but the current years data is incomplete as it only gets entered each week Is there a way of setting up a formula that will calculate an average based on the number of weeks that have data in them For eg in the middle of the year it will create an average based on cells 2-27 26 but the next week it would be cells 2-28 27.Its doing my head in and I don t want to have to manually adjust the average every week. Great site by the way Very helpful. Rosie Yes this can be done Can you please ask the question at the Forums and attach a sample file. Ok here is my question that has been plaguing me for the last 2 1 2 months and I haven t found a solution anywhere on the web I have a sales team and I need a moving avg but with a fix format and a shifting date rage that is fixed as well i e. Sales person 1 1 15 2 1 15 3 1 15 12 1 14 11 1 14 10 1 14 ME 1 2 0 4 5 6.What I am trying to do is this Let s say today date is 3 1 15 I need a way to go back 3 6 and 12 as well months from the current date and avg the sales numbers The hard part is I would like to just change the year of the dates so I don t have to mess with the format or if I hire fire someone So in the above example I would have the formula take the 6 1 2 9 3 3 but then as time would go on this would keep going but once the new year began in JAN 2018 it would have to use the figures from the past 2018 data 3,6 and 12 Month rolling avg s I hope that this clear and I would love to g et some help with this Thank you in advance. Can you please ask the question in the Forums at. Attach a sample file to simplify the process. Ok I have posted to the forums and uploaded a sample file. Calculate Moving Average Learn Moving average is frequently used to understand underlying trends and helps in forecasting MACD or moving average convergence divergence is probably the. Amelia McCabe says. Looking for a little help I have tried what I think is a modified version of this formula that is not really working I have a row of data one number per month that I need a continuous average for based on the number of months of entered data not on 12 months Data are in cells b53 to m53 So I tried to modify this formula as follow it did not work and I wonder if I can use this formula this way at all since my data is in a row not a column AVERAGE OFFSET B53COUNT B53 M53 -12,0,1,12 Have also tried the arguments as 0,0,1,12 and -1,0,1,12 Please help me understand if I am up the totally wrong tree or just on the wrong branch. Amelia Without seeing the data i d suggest that AVERAGE OFFSET B53,COUNT B53 M53 -12,0,1,12 should be AVERAGE OFFSET B53 1,COUNT B53 M53.One issue with the original formula is that there are 12 cells between B53 M53, If only 5 have data in them, then you take 12 away, the offset is trying to offset B53, a negative 7 columns, which will force an error. You may also be able to use the Averageifs function Possibly Averageifs B53 M53,B53 M53, 0.Are you able to post a sample file in the Forums.