excel指数平移(使用excel计算指数平滑和移动平均)

1. 使用excel计算指数平滑和移动平均

在“数据”选项下的“分析工具”中，选择“指数平滑”，然后选择“输入区域”“阻尼系数”（平滑指数）、“输入区域”，并勾选“图表输出”或“标准偏差”选项，确定，即可。

下面以a＝0.2为例：

2. 移动平均与指数平滑区别

有四种不同类型的移动平均线: 简单移动平均线

, 指数移动平均线

, 平滑移动平均线

以及 加权移动平均线

。

移动平均线可以针对任何连续的数据集进行计算，包括开盘价和收盘价，最高价和最低价，交易量或任何其它指标。还经常用到双重移动平均的情况。

只有在一种情况下，不同种类的移动平均线会产生相当大的分歧，就是为后期的数据分配不同权重系数的情况。在 简单移动均线

情况下, 问题涉及的所有时间周期内的价格权重相等。指数移动均线

和 线性加权移动均线

为后期价格分配更多的权重。每个移动平均线都有它的用处，所以唯有理解你要用的平均线计算原理，并清楚自己要如何利用这样的指标，你才能慢慢驾驭越来越多指标，在不同的情况下 随心应用。

3. 移动平均指数平滑法

简单移动平均就是咱平时说的平均数 指数移动平均是加权平均线，通俗点讲就是之前每一天的指数在均线里占的 比例不同，时间进的占的比例大，对当前影响大，时间元的占的比例小，对当前影响小。

4. excel算指数平滑怎么设置平滑系数

1.

随机数发生器 ——该方法可指定数据分布类型(均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式分布...

2.

抽样 ——该方法可按照周期间隔或者随机个数来进行抽样。

3.

排位与百分比排位 ——该方法可对某列数据进行排序,并给出所对应的序号和百分比。

4.

指数平滑 ——该方法采用EWMA(指数加权移动平均)公式对数据进行平滑处理。

5. 使用excel计算指数平滑和移动平均指令

选中蓝色标志的数据，点击“插入”，“散点图”，“带平滑线的散点图”

选中蓝色的图形，右键，点击“选择数据”

在弹出的“选择数据源”框中点击添加；在弹出的“编辑数据序列”中按图，输入相应的参数；点击“确定”

点击“添加”再添加一组数据图形

按图输入相关参数，点击确定

蓝色图形左右多出了两条竖直的直线；

选中蓝色曲线，右键，点击“添加数据标签”；同理给两条竖直线添加数据标签

下面将这两条竖直线隐藏：选中一条竖直线，右键单击，选择“设置数据系列格式”：

线条颜色，标记线颜色均勾选”无填充“；另一条竖直线重复同样的操作

数字标签被改成相应的文字标签了

6. 使用excel计算指数平滑和移动平均数

St--时间t的平滑值；

yt--时间t的实际值；

St-1--时间t-1的平滑值；

a--平滑常数，其取值范围为[0,1]；

由该公式可知：

1.St是yt和 St-1的加权算数平均数，随着a取值的大小变化，决定yt和 St-1对St的影响程度，当a取1时，St= yt；当a取0时，St= St-1。

2.St具有逐期追溯性质，可探源至St-t+1为止，包括全部数据。其过程中，平滑常数以指数形式递减，故称之为指数平滑法。指数平滑常数取值至关重要。平滑常数决定了平滑水平以及对预测值与实际结果之间差异的响应速度。平滑常数a越接近于1，远期实际值对本期平滑值的下降越迅速；平滑常数a越接近于 0，远期实际值对本期平滑值影响程度的下降越缓慢。由此，当时间数列相对平稳时，可取较小的a；当时间数列波动较大时，应取较大的a，以不忽略远期实际值的影响。生产预测中，平滑常数的值取决于产品本身和管理者对良好响应率内涵的理解。

3.尽管St包含有全期数据的影响，但实际计算时，仅需要两个数值，即yt和 St-1，再加上一个常数a，这就使指数滑动平均具有逐期递推性质，从而给预测带来了极大的方便。

4.根据公式S1=ay1+(1-a)S0，当欲用指数平滑法时才开始收集数据，则不存在y0。无从产生S0，自然无法据指数平滑公式求出S1，指数平滑法定义S1为初始值。初始值的确定也是指数平滑过程的一个重要条件。

如果能够找到y1以前的历史资料，那么，初始值S1的确定是不成问题的。数据较少时可用全期平均、移动平均法；数据较多时，可用最小二乘法。但不能使用指数平滑法本身确定初始值，因为数据必会枯竭。

如果仅有从y1开始的数据，那么确定初始值的方法有：

1）取S1等于y1；

2）待积累若干数据后，取S1等于前面若干数据的简单算术平均数，如：S1=（y1+ y2+y3）/3等等。

7. Excel平滑指数

我也深受其苦，单元格内容稍微多一点点滑动时就满屏乱跳，体验超级差。好在现在有方案解决了：用类似腾讯在线文档的工具先做好，然后再导出。非常好用。这个方便浏览器在线版本的软件真的太方便，赞一个。

另外，查了些资料，貌似微软官方就是故意设计的按照单元格来滚动，单元格滚动后自动置顶对齐的，目前没有配置项来解决。

其他不太完美的解决方案：按鼠标中键一下，可以像素级别滚动，可以平滑的查看，但是最后滚动效果还是按单元格系统设置鼠标滚动精度为一行，还是一样不完美所以，综上，最好体验为在线文档。

8. 平滑指数excel公式

1、首先我们打开电脑里的excel软件，在Excel导航栏点选插入，进入插入选项。

2、在图表栏选择折线图。

3、选择数据，添加数据，制作折线图。

4、选择进入“设置数据系列格式”。选择“填充线条”，进入。

5、在“填充线条”下，拉到底部，勾选“平滑曲线”。

6、如果不喜欢数据点，可以同样在“填充线条”选项下选择“标记”，选择“数据 标记选项”。

7、在“数据标记选项”下，选择“无”即可。

9. 移动平均 指数平滑

指数平滑法是一种特殊的加权平均法，加权的特点是对离预测值较近的历史数据给予较大的权数，对离预测期较远的历史数据给予较小的权数，权数由近到远按指数规律递减，所以，这种预测方法被称为指数平滑法。它可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法及更高次指数平滑法。

二次指数平滑法

1、一次指数平滑的局限性

像一次移动平均法一样，一次指数平滑法 只适用于 水平型历史数据 的 预测，而不适用 于 斜坡型线性 趋势 历史数据的预测。

因为对于明显呈斜坡型的历史数据，即使a数值很大（接近于1）仍然会产生较大的系统误差，我们通过表9-7来说明这一点。

表9-7中的第2栏是西部某省农民家庭平均每人全年食品支出的数据，这组历史数据呈明显的斜坡型上升趋势。根据a的确定原则，a应取得较大。

现取a=0.9，但均方误差仍为45.77，而且，每期的实际值都大于预测值，因而是由于预测模型同历史数据 不适应而造成的系统误差。

这就证明了一次指数平滑法不适用于呈斜坡型线性变动的历史数据，要求我们对一次指数平滑法加以改进，以适应斜坡型历史数据的预测。

10. 移动平均与指数平滑

二次指数平滑法是对一次指数平滑值作再一次指数平滑的方法。它不能单独地进行预测，必须与一次指数平滑法配合，建立预测的数学模型，然后运用数学模型确定预测值。

一次移动平均法的两个限制因素在线性二次移动平均法中也才存在，线性二次指数，平滑法只利用三个数据和一个α值就可进行计算；在大多数情况下，一般更喜欢用线性二次指数平滑法作为预测方法。

11. 用excel计算移动平均值

A B C 1 10 20 2 15 10 3 5 15 4 30 10 在C1单元格中输入公式=AVERAGE(A1:BA)回车 然后移动鼠标到C1单元格左下角，变成黑色十字架， 按住左键向下拖（向下复制公式）就得出来了