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关于股神的书籍_利用excel做猜测

返回>来源:www.chaogurumen.cn   发布时间:2017-11-12 09:05    关注度:次

关于股神的书籍_利用excel做猜测_趋势线

关于股神的书籍_利用excel做猜测趋势线

知道数据集的总体趋势很有用,这样可以知道销量、成本或员工招募的大概标的目的,并深人熟悉因变量和自变量之间的关系。趋势还可用于猜测:将趋势线向未来延伸(明年第1季的销量将如何?)或按照新的自变量值计算趋势值(假如投人广告费25000美元,销量将会是多少?

这种猜测的准确程度如何呢?按照历史数据进行猜测时,实际上是假设历史上影响这些数据的因素将连结不乱。假如这种假设是合理的,猜测结果也将是合理的。当然,趋势线延伸得越长,影响因素发生变革的可能性越大,出现新影响因素的可能性也越大。因此,延伸最佳拟合趋势线只适合短期猜测。

1.绘制猜测值

假如只想了解猜测趋势,可延伸前面创建的趋势线。在幅图表中添加猜测趋势线的步骤如下。

1.选择图表,假如其中包罗多个数据系列的图形,则单击要处理的数据系列。

2.单击“布局>趋势线>其他趋势线选项”打开“设置趋势线格式”对话框

3.在“趋势线选项”选项卡中单击“线性”。

4.选中复选框“显示公式”。

5.选中“显示R平方值”复选框。

6.使用文本框“前推”指定要将趋势线向未来延伸多少个周期(例如,要显示下一年的季度销量数据,可将“前推”设置为4,从而将趋势线延伸4个季度>。

7.单击“确定”按钮,Excel将插入趋势线并将其延伸到未来。

以是月数据、季数据等,时间长度无关紧要)存储在区域B2:B13中。该工作表的其他部分应用了前几节介绍的趋势分析技巧。

2.使用填充柄延伸线性趋势线

假如要猜测中看到数据点,可使用填充柄将最佳拟合线延伸到未来,其步骤如下。

1.选择工作表中的历史数据。

2.单击并拖曳填充柄来扩大拔取,Excel将按照现有的数据计算最佳拟合线,将该线延伸到未来,并计算未来值。

图16.9所示是一个这样的例子,作者使用填充柄生成下一个财年的季度编号和销量,其中的图表清晰地显示了延伸的最佳拟合线。

3.使用“系列”命令延伸线性趋势

也可使用“系列”命令来延伸最佳拟合线,其步骤如下。

1.选择包罗历史数据和用于存储猜测数据的单元格的区域(猜测数据单元格必需为空)。

2.单击“最先>填充>系列”,Excel将打开“序列”对话框。

3.选中单选框“主动填充”。

4.单击“确定”按钮,Excel将使用最佳拟合猜测值填充空单元格。

4.使用回归方程进行猜测

也可使用添加图表趋势线时返回的回归方程来猜测因变景的值(添加趋势线时,新三板指数,别忘了选中复选框“显示公式”>。前面介绍过,线性模型的通用回归方程如下:

“系列”命令也可用于生成定义整个最佳拟合线的数据,让用户能够查看实际趋势值,其步骤如下。

1.将历史数据复制到相邻的行或列中。

2.选择包罗历史数据和用于存储猜测数据的单元格的区域(同样,猜测数据单元格'必需为空)。

3.单击“最先>填充>系列”,Excel将打开“序列”对话框。

4.选中复选框“猜测趋势”。

5.选中单选框“等差填充”。

6.单击“确定”,Excel将把复制的数据替换为最佳拟合值,并将趋势延伸到空单元格中。在图16.10中,“系列”命令创建的趋势值存储在区域E2:E13中,且在图表中绘制了最佳拟

合线。

添加趋势线时显示的回归方程提供了出和!)的值,因此要确定新的y值,只需插入新的x值进行计算即可。

例如,在季度销量模型中,Excel计算出如下回归方程:

y=1407.6X+259800

要确定第13季度的趋势值,可用13代替x:

y=1407.6*13+259800

结果为278099,承兑,这就是第13季度(2008年第1季度)的猜测销量。

5.使用TREND()函数进行猜测

TREND()函数也可用于猜测新值。要延伸趋势并生成新值,需要指定TREND()函数的参数new_x’s,下面是在工作表中完成这项工作的基本步骤:

1.在工作表中添加新的x值。例如,要将季度销量趋势延伸到下一财年,可在Period列中添加数字13~16。

2.选择一个足以容纳所有新y值的区域。例如,假如要添加4个新值,则选择位于同一行或同一列(这取决于数据的结构)的4个单元格。

3.将TREND()函数作为数组公式输入,并将包罗新;c值的区域作为参数new_xs。下面是季度销量示例使用的公式:

{=TREND(02:D13,C2:C13,C14:C17)}

图16.11的单元格F14:F17显示了猜测值。E列中的值是使用回归方程计算得到的,包罗它们旨在便利读者进行比较。

6.使用LINEST()函数进行猜测

前面介绍过,LINEST()函数返回趋势线的斜率和>>截距。知道这些数据后,猜测新值

图16.12所不的工作表使用这种方法来猜测2008财年的销量数据。

猜测的值

图1612区域F14:F17包罗使用回归方程计算得到的猜测值,

其中的斜率(H2)和截距(12)是LINESTO函数返回的

留意:也可使用FORECAST()函数计算猜测值:

FORECAST(x,known_y,s,known_x,s)

其中,X是要计算其火值的a:值,cnovwj_y’s和cnown_y*s与TREND()函数中相同(但参数是cnown_y’s不是可选的).下面是一个例子:

=F0RECAST(13,D2:DI3,C2:C13)

就只需将它们和新的X值插入线性回归方程进行计算即可。例如,假如斜率存储在单元格H2中,截距位于12中,新的AT值位于C13中,则下面的公式返回猜测值:

案例分析

16-3季节性销量模型的趋势分析和猜测

该案例分析将前面介绍的猜测技术用于一个更复杂的销量糢型.其中的工作表考虑了两种情形.

销量是时间的函数实际上,这是确定历史销量的趋势,再将趋势前推来确定未来的销量.

销量是季节的函数很多业务都具有季节性,即其销量在财年的特按时期较高或较低.

例如,零售业通常在圣诞节前夕的销量较高.假如业务的销量是季节的函数,则计算实际趋势时需要消除其中的季节性偏差。

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