Moving-average-quarterly-data

Moving-average-quarterly-data

Online-trading-courses-south-africa
Sistem perdagangan-penghargaan
Simple-forex-trading-system


Saya-forex com Pilihan-trading-jse Online-share-trading-history Iroquois-trading-system Trading-options-binaires-wiki Pilihan-trading-theta

Statistik keuangan pemerintah - data kuartalan Data dari 23 Januari 2017. Metadata penyesuaian musiman diperbarui pada 23 Januari 2017. Data terakhir: Informasi lebih lanjut Eurostat, tabel utama dan database. Direncanakan update artikel: 25 April 2017. Dalam beberapa tahun terakhir, Eurostat telah secara signifikan memperluas jangkauan data kuartalan terpadu mengenai statistik keuangan pemerintah yang tersedia, memberikan gambaran yang cepat dan berkualitas mengenai evolusi keuangan pemerintah di Uni Eropa (UE) . Data yang disajikan dalam artikel ini mencerminkan transaksi non-keuangan dan keuangan (transaksi keuangan non finansial dan keuangan untuk umum) dan mencakup semua negara Uni Eropa (EU-28) serta Islandia, Norwegia dan Swiss. Artikel ini didasarkan pada data yang dikirimkan ke Eurostat pada akhir Desember 2016 dan selama bulan Januari 2017 dan mencakup cakupan data pada kuartal ketiga tahun 2016, dan mengikuti metodologi ESA 2010. Ini dilengkapi dengan data penyesuaian musiman non-finansial yang diperkirakan diberikan secara sukarela oleh negara-negara anggota EU dan EFTA National Statistical Institutes. Eurostat secara teratur menerbitkan data kuartalan penyesuaian musiman dan disesuaikan hari kerja mengenai defisit pendapatan, pengeluaran dan surplus pemerintah (-), saat ini untuk delapan belas negara anggota. Swiss dan agregat UE. Tabel 1: Pinjaman bersih triwulanan EA-19 dan EU-28 () pinjaman bersih (-), total pengeluaran dan pendapatan total sebagai persentase dari PDB, data musiman disesuaikan Sumber: Eurostat (gov10qggnfa). Data musiman disesuaikan: Eurostat dan Lembaga Statistik Nasional memperkirakan Tabel 2: Pinjaman bersih triwulanan () pinjaman bersih (-) sebagai persentase dari PDB, data musiman disesuaikan Sumber: Eurostat (gov10qggnfa). Data musiman yang disesuaikan: Perkiraan Statistik Statistik Nasional Tabel 3: Pinjaman bersih triwulanan () pinjaman bersih (-) menurut negara, data yang tidak disesuaikan musiman Sumber: Eurostat (gov10qggnfa) Gambar 1: Pinjaman bersih triwulanan EU-28 dan EA-19 Pinjaman bersih (-), 160 dari PDB, data musiman disesuaikan Sumber: Eurostat (gov10qggnfa) Gambar 2: EA-19 total pendapatan dan total pengeluaran, data disesuaikan musiman dan tidak disesuaikan, miliar euro Sumber: Eurostat (gov10qggnfa) Gambar 3: EA-19 total pendapatan dan total pengeluaran, data disesuaikan musiman dan tidak disesuaikan, 160 dari PDB Sumber: Eurostat (gov10qggnfa) Gambar 4: Pinjaman bersih EA-19 () pinjaman bersih (-), data penyesuaian musiman dan tidak disesuaikan, 160 dari PDB dan miliar euro Sumber: Eurostat (gov10qggnfa) Gambar 5: Komponen EU-28 dari total pendapatan pemerintah umum, miliar euro Sumber: Eurostat (gov10qggnfa) Gambar 6: Komponen EU-28 dari total pengeluaran pemerintah umum, miliar euro Sumber: Eurostat (gov10qggnfa) Gambar 7: EU-28 net fina Transaksi keuangan neto, transaksi aset dan kewajiban, miliar euro Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 8: EA-19 transaksi keuangan bersih, transaksi aset dan kewajiban, miliar euro Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 9: Nilai bersih nirlaba-28 , Persediaan aset dan kewajiban, miliar euro dan160 dari PDB Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 10: nilai finansial bersih EA-19, persediaan aset dan kewajiban, miliar euro dan160 dari PDB Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 11: EU- 28 saham aset berdasarkan instrumen keuangan, 160 dari PDB Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 12: Saham EA-19 aset berdasarkan instrumen keuangan, 160 dari PDB Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 13: UE-28 stok kewajiban oleh keuangan Instrumen, 160 dari PDB Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 14: EA-19 saham kewajiban oleh instrumen keuangan, 160 dari PDB Sumber: Eurostat (gov10qggfa) Gambar 15: Evolusi nilai finansial bersih menurut negara, 160 dari PDB Sumber: Eurostat (Gov10qggfa) Gambar 16: Genera Gambar 18: Perubahan hutang kotor pemerintah secara umum, persentase poin dari PDB, 2016Q3 dibandingkan dengan 2016Q2 Sumber: Eurostat (gov10qggdebt) Gambar 18: Perubahan hutang kotor pemerintah secara umum , Persentase poin PDB, 2016Q3 dibandingkan dengan 2015Q3 Sumber: Eurostat (gov10qggdebt) Gambar 19: EA-19 evolusi defisit pemerintah umum dan hutang, 2016Q3, persentase PDB Sumber: Eurostat (gov10qggdebt) Temuan statistik utama Pada kuartal ketiga tahun 2016 , Rasio defisit pemerintah yang disesuaikan secara musiman terhadap PDB mencapai 1.7160 di kawasan euro (EA-19), meningkat dibandingkan dengan 1,5160 dari PDB pada kuartal kedua 2016. Di Uni Eropa-28, rasio defisit terhadap PDB berada pada 1.9160, sedikit meningkat dibandingkan dengan 1,8160 pada triwulan sebelumnya. Akun non-keuangan triwulanan untuk penerimaan dan pengeluaran pemerintah pemerintah Baik total pendapatan dan pengeluaran menunjukkan musim yang cerah. Untuk menafsirkan tren untuk kuartal terakhir, data musiman disesuaikan disajikan di samping data mentah yang dikirimkan oleh Negara Anggota UE (lihat penjelasan di bawah). Pada kuartal ketiga tahun 2016, total pendapatan pemerintah musiman disesuaikan di wilayah euro sebesar 46,5160 dari PDB. Tidak berubah dibandingkan dengan kuartal kedua 2016. Total belanja pemerintah di wilayah euro berada pada 48,2160 dari PDB, meningkat dibandingkan dengan triwulan sebelumnya (48,1 dari PDB). Di UE-28, total pendapatan pemerintah adalah 45,1160 dari PDB pada kuartal ketiga tahun 2016, dibandingkan dengan 45.0160 pada kuartal kedua tahun 2016. Total pengeluaran pemerintah di UE-28 adalah 46,9160 dari PDB, dibandingkan dengan 46,8160 pada triwulan sebelumnya. . Dari kuartal keempat tahun 2010 dan seterusnya, tren penurunan tingkat rasio belanja terhadap PDB terlihat, yang mencerminkan penurunan total total pengeluaran serta dampak dari pertumbuhan baru di UE dan wilayah euro (semua Disesuaikan secara musiman). Kemerosotan yang terlihat pada kuartal kedua dan keempat tahun 2012, disebabkan oleh serangkaian efek satu kali di beberapa Negara Anggota. Khususnya, pada kuartal keempat tahun 2012 dan pada kuartal kedua 2013, total belanja meningkat sedikit di kedua wilayah tersebut, dipengaruhi oleh intervensi untuk mendukung sektor perbankan di beberapa negara anggota, terutama di Spanyol pada kuartal keempat tahun 2012 dan di Yunani pada Kuartal kedua 2013. Mendukung sektor perbankan di beberapa Negara Anggota juga menjadi alasan utama kenaikan pada kuartal IV 2015. Pada kuartal pertama 2016, terutama karena efek satu kali di beberapa negara anggota, musiman Belanja pemerintah yang disesuaikan meningkat secara signifikan. Defisit pemerintah secara umum Perbedaan antara pendapatan total pemerintah dan total pengeluaran diketahui dalam terminologi ESA2010 sebagai pinjaman bersih pemerintah () pinjaman bersih (-) (kategori ESA2010 B.9) dan biasanya disebut defisit pemerintah (atau surplus). Angka ini merupakan indikator penting dari keseluruhan situasi keuangan pemerintah. Hal ini biasanya dinyatakan sebagai persentase dari PDB. Pada kuartal ketiga tahun 2016, rasio defisit pemerintah terhadap PDB musiman yang disesuaikan secara musiman mencapai 1.7160 di kawasan euro (EA-19), meningkat dibandingkan dengan 1,5160 pada kuartal kedua 2016. Di UE-28, defisit menjadi Rasio PDB mencapai 1.9160, juga sedikit meningkat dibandingkan dengan 1,8160 di triwulan sebelumnya. Karena krisis ekonomi dan keuangan, yang dimulai pada tahun 2008, defisit pemerintah UE terus memburuk dan mencapai tingkat rekor sebesar -7.1160 dari PDB (disesuaikan secara musiman) pada kuartal ketiga 2010. Awal konsolidasi keuangan publik yang dapat Yang diamati dari kuartal keempat tahun 2010 dan seterusnya adalah karena pengurangan pengeluaran pemerintah tidak hanya dalam hal PDB, namun juga secara absolut dan juga pertumbuhan pendapatan absolut (angka absah musiman yang disesuaikan secara musiman), yang melampaui pertumbuhan PDB. Dari kuartal pertama tahun 2011 dan seterusnya, defisit pemerintah secara musiman disesuaikan disesuaikan tidak melebihi 5 dari PDB. Namun, dari kuartal ketiga tahun 2011 dan seterusnya, total pengeluaran pemerintah secara umum melanjutkan pertumbuhan ketika diukur secara absolut. Dari kuartal keempat 2014 dan seterusnya, defisit pemerintah reguler yang disesuaikan musiman tetap di bawah 3 di kawasan euro dan Uni Eropa secara keseluruhan. Defisit pemerintah umum disesuaikan secara musiman Perlu dicatat bahwa data penyesuaian tahunan yang disetahunkan secara tahunan tidak sama dengan data non-adjusted tahunan. Bila menggunakan angka tahunan, lebih tepat menggunakan data yang tidak disesuaikan musiman. Dengan menggunakan data musiman disesuaikan sebaliknya lebih tepat bila melihat tingkat pertumbuhan triwulan-ke-triwulan. Bagi Belgia, defisit yang disesuaikan secara musiman meningkat pada kuartal ketiga tahun 2016, sebagian besar disebabkan oleh kombinasi efek total pendapatan - sementara pajak modal pada tahun 2015 didorong oleh beberapa perubahan sementara, mereka menurun pada kuartal 2016 bersamaan dengan pajak atas pendapatan Dan kekayaan. Namun, kenaikan pendapatan diamati untuk pajak tidak langsung dan biaya (tol jalan tol). Defisit besar untuk Slovenia pada kuartal keempat tahun 2013 terutama disebabkan oleh suntikan modal untuk mendukung lembaga keuangan. Ini juga menjadi alasan defisit yang relatif besar pada kuartal pertama 2013 dan kuartal keempat 2014. Selain itu, ada efek satu kali pada kuartal ketiga dan keempat 2013 karena keputusan pengadilan. Berbeda dengan ini, kuartal ketiga 2013 secara positif dipengaruhi oleh dividen dari Bank Sentral Nasional. Bagi Yunani, surplus pemerintah triwulanan (yang tidak disesuaikan secara musiman) pada tahun 2016Q3 secara positif dipengaruhi oleh kenaikan penerimaan pajak secara umum, namun juga dampak satu kali karena batas waktu pembayaran awal untuk pajak atas properti. Pelunasan beberapa tunggakan pada 2016Q3 netral terhadap defisit, seperti pengeluaran sebelumnya. Pada 2015Q4, defisit sangat dipengaruhi oleh transfer modal ke perusahaan keuangan. Bagi Austria, defisit besar pada kuartal keempat tahun 2014 sebagian besar disebabkan oleh suntikan modal yang diperlakukan sebagai transfer modal untuk menerapkan struktur defisit HETA, sementara defisit yang relatif rendah pada kuartal keempat 2013 adalah karena lelang lisensi telepon seluler. . Defisit yang relatif besar pada kuartal ketiga 2015 juga karena suntikan modal diperlakukan sebagai transfer modal dalam konteks HETA. Penurunan defisit musiman disesuaikan pada kuartal ketiga 2016 untuk Finlandia adalah sebagian besar karena kenaikan pendapatan pajak. Untuk Inggris, defisit kuartal kedua dan ketiga tahun 2016 secara positif dipengaruhi oleh dividen dari bank sentral (Bank of England Asset Purchase Facility). Ini juga terjadi pada beberapa kuartal sejak kuartal pertama 2012. Untuk Malta, total pengeluaran pada kuartal pertama tahun 2015 dipengaruhi secara positif oleh transfer modal ke perusahaan publik. Hal ini secara negatif mempengaruhi defisit kuartal pertama 2015. Bagi Portugal, defisit besar pada kuartal keempat tahun 2015 dijelaskan oleh dukungan kepada perusahaan keuangan. Bagi Islandia, surplus yang dilaporkan besar pada kuartal pertama 2016 disebabkan oleh kontribusi stabilitas satu kali yang dibayarkan oleh bank-bank yang gagal. Pada Eurobase, penyesuaian musiman dan kalender disesuaikan dengan total pendapatan dan data pengeluaran total Negara-negara Anggota dan negara-negara EFTA. Yang menyediakan data penyesuaian disesuaikan musiman dan kalender untuk total pendapatan, total pengeluaran dan pinjaman bersih () pinjaman bersih (-) selain data non-musiman disesuaikan, disajikan secara rinci. Data ini disediakan secara sukarela oleh National Statistical Institutes. Rekening keuangan triwulanan untuk pemerintah umum Transaksi keuangan - aset, kewajiban dan transaksi keuangan neto Rekening keuangan pemerintah terutama memungkinkan analisis bagaimana pemerintah membiayai defisit mereka atau menginvestasikan surplus mereka. Mereka termasuk data transaksi keuangan (akuisisi bersih aset keuangan dan kewajiban keuangan bersih) dan item neraca (persediaan aset dan kewajiban keuangan yang terhutang pada akhir triwulan) untuk pemerintah umum dan sub-sektornya. Variasi saham dijelaskan baik oleh transaksi dan oleh faktor lain seperti memegang keuntungan dan kerugian dan perubahan volume lainnya. Tujuan dari bagian ini adalah menyajikan karakteristik utama dari akun keuangan pemerintah umum. Krisis ekonomi dan keuangan menyebabkan kenaikan fluktuasi kewajiban kewajiban dan akuisisi aset keuangan yang signifikan. Dari kuartal keempat tahun 2008 dan seterusnya, fluktuasi transaksi pada aset dan kewajiban meningkat tajam. Kesenjangan antara volume transaksi aset dan kewajiban telah melebar tajam, sehingga meningkatkan angka negatif dalam transaksi keuangan bersih (B.9f), yang diartikan sebagai surplus defisit pemerintah yang berasal dari laporan keuangan. Kenaikan dan puncak transaksi aset keuangan dapat dijelaskan oleh pemerintah yang telah mengakuisisi aset untuk mendukung lembaga keuangan. Transaksi keuangan bersih terus memburuk dengan mantap dari kuartal kedua 2008 hingga kuartal ketiga 2009. Dari kuartal keempat tahun 2010 dan seterusnya penurunan terlihat. Neraca keuangan pemerintah Pada tingkat EU-28 dan EA-19, kenaikan yang signifikan dalam persediaan kewajiban telah diamati sejak kuartal ketiga tahun 2008, bersamaan dengan peningkatan aset yang kurang terasa. Kenaikan persediaan kewajiban terutama disebabkan oleh efek hutang, yang merupakan instrumen keuangan terpenting di sisi tanggung jawab pemerintah. Stok kewajiban pinjaman juga meningkat secara substansial. Sisa dari kewajiban keuangan terutama akun lainnya, harus dibayar. Saham aset keuangan terutama dimiliki oleh saham ekuitas dan dana investasi (misalnya perusahaan publik yang tidak diklasifikasikan dalam pemerintah biasa), dengan piutang lain-lain, mata uang dan deposito (ini menunjukkan musim yang kuat), pinjaman dan efek hutang juga merupakan hal penting. Bagian. Pinjaman meningkat secara substansial selama krisis keuangan. Perbedaan antara persediaan aset dan kewajiban keuangan adalah nilai wajar aset keuangan yang menyeimbangkan. Utang keuangan kuartalan untuk pemerintah umum Pada akhir kuartal ketiga tahun 2016, rasio utang terhadap PDB pemerintah di kawasan euro (EA-19) berada pada 90,1, dibandingkan dengan 91,2 pada akhir kuartal kedua 2016. Di sektor ini, EU-28, rasionya menurun dari 84,2 menjadi 83,3. Dibandingkan dengan kuartal ketiga 2015, rasio utang terhadap PDB pemerintah turun di wilayah euro (dari 91,5 sampai 90,1) dan EU-28 (dari 85,9 ke 83,3). Rasio utang pemerintah terhadap PDB tertinggi pada akhir kuartal ketiga tahun 2016 tercatat di Yunani (176,9), Portugal (133,4) dan Italia (132,7), dan terendah di Estonia (9,6), Luksemburg (21,5) dan Bulgaria (28,7). Dibandingkan dengan kuartal kedua 2016, enam negara anggota mencatat kenaikan rasio hutang terhadap PDB mereka pada akhir kuartal ketiga 2016 dan dua puluh dua penurunan. Kenaikan tertinggi dalam rasio tercatat di Siprus (3,1 pp), Portugal (1,6 pp) dan Lithuania (1,1 pp). Penurunan terbesar tercatat di Yunani (-2,9 pp, terutama karena penebusan sekuritas jangka panjang), Italia (-2,8 pp) dan Austria (-2,3 pp). Dibandingkan dengan kuartal ketiga tahun 2015, sebelas negara anggota mendaftarkan peningkatan rasio hutang terhadap PDB mereka pada akhir kuartal ketiga 2016 dan tujuh belas penurunan. Rasio kenaikan tertinggi tercatat di Yunani (4,4 pp), Lithuania (3,1 pp), Portugal (2,9 pp) dan Bulgaria (2,1 pp), sedangkan penurunan terbesar tercatat di Irlandia (-8,5 pp, dipengaruhi oleh efek pada Penyebut, yaitu pertumbuhan PDB nominal yang kuat), Belanda (-4,3 pp) dan Hongaria (-3,2 pp). Penurunan hutang di Yunani pada kuartal pertama tahun 2015 terutama disebabkan oleh pelunasan pinjaman dari EFSF ke HFSF, yang merupakan dana yang tidak terpakai untuk rekapitalisasi lembaga keuangan Yunani serta pelunasan pinjaman yang diberikan oleh IMF. Kenaikan kuarter kedua 2016 dipengaruhi oleh penyaluran ESM. Evolusi defisit dan hutang Gambar 18 menunjukkan beberapa hubungan terpenting antara defisit triwulanan dan hutang triwulanan untuk kawasan euro. Sementara pada umumnya, utang kotor pemerintah akan meningkat dengan adanya defisit pemerintah, hal ini belum tentu terjadi dalam jangka pendek. Dapat dilihat, bahwa co-movement akuisisi aset finansial yang kuat ada dengan evolusi hutang kuartalan. Pemberian kewajiban bukan pada hutang pemerintah triwulanan (terutama akun lainnya, harus dibayar) memainkan peran yang lebih kecil. Sumber data dan ketersediaan Akun triwulanan pemerintah umum Eurostat merilis data kuartalan dan data saham untuk sektor pemerintah secara umum, dengan menggunakan struktur terpadu yang menggabungkan data dari akun non-keuangan triwulanan untuk pemerintah umum (QNFAGG), akun keuangan triwulanan untuk pemerintah umum ( QFAGG) dan hutang pemerintah triwulanan (QGD). Publikasi terpadu yang menggabungkan data dari ketiga tabel tersebut diluncurkan setiap tiga bulan di bagian Statistik Keuangan Pemerintah (GFS) yang berdedikasi di situs web Eurostat dan pada halaman Statistik yang Dijelaskan Statistik presentasi statistik keuangan pemerintah yang terintegrasi. Data ditransmisikan sesuai program transmisi ESA2010 untuk QFAGG dan QDEBT. Data QNFAGG ditransmisikan dengan persetujuan gentlemens. Eurostat menerbitkan angka keuangan pemerintah triwulanan berdasarkan metodologi Sistem Eropa untuk 2010 (ESA 2010). Data dalam Rilis ini mencakup revisi karena penerapan ESA2010 dan penggabungan penyesuaian statistik lainnya. Perubahan metodologis dalam ESA2010 mencakup perlakuan terhadap aset skema pensiun yang ditransfer ke pemerintah umum sebagai kompensasi parsial untuk mengambil alih kewajiban pensiun. Sementara pengalihan aset telah diperlakukan sebagai transaksi non-keuangan di bawah ESA95, di bawah ESA2010, transfer lump sum dari perusahaan (publik) diperlakukan sebagai keuangan, dan tidak berdampak pada pinjaman bersih pemerintah () pinjaman bersih (-). Selanjutnya, selisih antara nilai aset yang diterima pemerintah dan nilai kewajiban pensiun harus diperlakukan sebagai transfer modal dari pemerintah ke perusahaan yang bersangkutan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat keputusan Eurostat mengenai masalah ini: di sini. Ini berdampak besar pada data kuartalan negara-negara yang bersangkutan. Statistik QNFAGG dan QFAGG dan QDEBT mencakup data untuk pemerintah umum sebagaimana didefinisikan dalam ESA2010, paragraf 2.111. Penyesuaian musiman dari rangkaian data terpilih Statistik keuangan pemerintah triwulanan dilaporkan ke Eurostat dalam bentuk angka yang tidak disesuaikan musiman (mentah). Namun, sejumlah seri yang dilaporkan mengandung pola musiman (dijelaskan oleh hubungan dengan musiman kegiatan ekonomi dan oleh perencanaan anggaran dan praktik akuntansi pemerintah nasional), yang membuat sulit untuk melakukan lintas negara yang berarti dan bermakna Analisis deret waktu menggunakan data yang tidak disesuaikan. Hal yang sama berlaku untuk PDB, yang mencerminkan pola musiman semua aktivitas ekonomi dalam perekonomian. Untuk mengatasi kesulitan ini dan dengan demikian untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang tren selain data non-musiman yang disesuaikan, data musiman disesuaikan disajikan untuk EU-28 dan EA-19 pada artikel ini. Penyesuaian musiman bertujuan untuk menghapus musiman yang terkait dengan data kuartalan ini. Perlu dicatat bahwa data penyesuaian musiman yang disetahunkan secara tahunan tidak sama dengan data non-adjusted tahunan. Bila menggunakan angka tahunan, lebih tepat menggunakan data yang tidak disesuaikan musiman. Menggunakan data musiman disesuaikan lebih tepat saat melihat tingkat pertumbuhan kuartal-ke-kuartal. Penyesuaian musiman untuk total pendapatan dan total pengeluaran dilakukan dengan menggunakan prosedur tidak langsung (di tingkat negara) dengan menggunakan Tramo-Seats on Demetra). Jika tersedia, estimasi Lembaga Statistik Nasional sendiri digunakan sebagai masukan untuk agregat, yang dipasok ke Eurostat berdasarkan kesepakatan gentlemens. Beberapa perkiraan tingkat negara serta data untuk agregat UE dipublikasikan di Eurobase. Perkiraan ini dilengkapi dengan perkiraan Eurostats sendiri untuk negara-negara tersebut, yang belum memberikan perkiraan mereka sendiri. Data ini diberi label rahasia dan tidak dipublikasikan. Pinjaman bersih () pinjaman bersih (-) berasal secara tidak langsung dari identitas akuntansi: Pinjaman bersih () pinjaman bersih (-) jumlah pendapatan - total pengeluaran. Untuk negara-negara berikut, perkiraan tersebut dihasilkan oleh masing-masing National Statistical Institute, yang mengikuti panduan ESS mengenai penyesuaian musiman: agregat UE: Diperkirakan secara tidak langsung di Eurostat berdasarkan data Negara-negara Anggota sejauh ini diberikan secara nasional dan dilengkapi oleh Estimasi Eurostats sendiri, dimana tidak ada data yang dipasok secara nasional. Tramo-Kursi yang berjalan di Demetra digunakan dalam semua kasus. Data kuartalan Kroasia tersedia mulai kuartal pertama 2012. Untuk negara-negara berikut, perkiraan tersebut dihasilkan oleh masing-masing National Statistical Institute, yang mengikuti panduan ESS mengenai penyesuaian musiman: Untuk negara-negara berikut, perkiraan tersebut dihasilkan oleh masing-masing negara. National Statistical Institute, yang mengikuti panduan ESS tentang penyesuaian musiman: Belgia: Seri yang disesuaikan secara musiman dihitung mengikuti pendekatan tidak langsung. Komponen pendapatan dan pengeluaran Pemerintah Umum disesuaikan secara musiman dengan menggunakan Tramo-Seats, dengan mempertimbangkan adanya kemungkinan efek outlier dan kalender. Model masing-masing komponen (gt20) telah divalidasi secara individual (tidak ada pemodelan otomatis). Tidak adanya musim sisa setelah agregasi telah diperiksa. Data tersebut mengacu pada total tahunan rangkaian non-adjusted. Tolok ukur tahunan dihitung pada masing-masing komponen dengan menggunakan prosedur Denton multiplikasi. Bulgaria: Tramo-Kursi di Demetra. Total pengeluaran: tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, transformasi log, model ARIMA (2,1,0) (0,1,1), outlier: AOIV-2007, TCIV-2008, AO2009-I. Total pendapatan: log-transformation, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2007-I. Republik Ceko: Tramo-Kursi di Demetra. Total pengeluaran: Tidak ada efek perdagangan hari, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: AO2003-I, AO2003-III, AO2012-IV, TC2001-IV. Total pendapatan: Tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (1,1,0) (0,1,1), outlier: AO2003-I, TC2007-III, AO2008-III. Denmark: X12-ARIMA. Total pengeluaran: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (1,1,0) (1,0,0), outlier: AO2005-IV, TC2011-I. Total pendapatan: Log-transformasi, efek perdagangan hari, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,0) (0,1,1), outlier: TC2009-II, AO2008-II, TC2009-II, LS2015-I, 2004-saya. Jerman: X-12-ARIMA. Total pengeluaran: Log-transformasi, tidak ada efek perdagangan hari, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier AO 1995-I, 1995-III, 2000-III, 2010-III. Total pendapatan: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, model ARIMA (0,1,0) (0,1,1), tidak ada outlier. Estonia: Tramo-Kursi di Demetra. Total pengeluaran: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,0) (0,1,0), LS2011-IV Total pendapatan: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada Paskah Efek, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1). Prancis: Data yang disesuaikan secara musiman ditransmisikan. Penyesuaian hari kerja juga dilakukan bila relevan. Metode tidak langsung digunakan. Penyesuaian musiman dilakukan dengan menggunakan X-12-ARIMA. Untuk informasi lebih lanjut, Anda dapat membaca metodologi INSEE (mulai dari halaman 21) di tautan berikut (dokumen tersedia dalam bahasa Inggris dan Prancis): insee.frenindicateurscnattrimPubMethenInsee20MC3A9thodes20nC2B0126.pdf. Latvia: Tramo-Kursi di JDemetra. Total pengeluaran: Log-transformasi, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2006-IV, LS2009-III. Total pendapatan: Log-transformasi, model ARIMA (0,1,0) (0,1,1), outlier AO2006-IV. Malta: Kursi Tramo di Demetra, Total pengeluaran: tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,0,0) (0,1,1), 1 outlier terdeteksi: AO2003-IV. Total pendapatan: tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,0), Tidak ditemukan outlier. Austria: Tramo-Kursi di Demetra. Total pengeluaran: transformasi log, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier AO2009-IV, perlakuan awal khusus: 2004-II, 2004-IV , 2013-IV, 2014-IV, 2015-III. Total pendapatan: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2009-II. Polandia: Tramo-Kursi di JDemetra. Metode langsung yang digunakan. Penyesuaian serentak untuk Q1 setiap tahun, penyesuaian Q2, Q3, Q4 saat ini (model direvisi setahun sekali). Penyesuaian efek kalender yang digunakan. Hari kerja dengan efek tahun kabisat (2 regressor) dan efek Paskah diuji untuk setiap seri - hanya efek signifikan yang digunakan dalam spesifikasi akhir. Identifikasi otomatis model ARIMA. Total pengeluaran: Transformasi P.2-log tidak ada efek kalender, model ARIMA (0,0,0) (1,1,0) Transformasi P.5L - log tidak ada efek kalender, model ARIMA (1,1,0) (0 , 1,1), outlier: LSQ1-2001 AOQ1-2016 D.1 - transformasi log tidak ada efek kalender, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1) Transformasi D.6M - log tidak ada efek kalender, Model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: AO (Q4-2007) LS (Q3-2004) TC (Q3-2000) Transformasi D.4 log tidak ada efek kalender, model ARIMA ( 0,0 0,0) (0,1,1), outlier: LS (Q3-2013) P.29D.3 - transformasi log tidak ada efek kalender, model ARIMA (0,1,1) (0,0,1) , Outlier: TC (Q1-2004). Total pendapatan: Transformasi D.2 - log tidak ada efek kalender, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: AO (Q2-2004), TC (Q1-2009) D.4 no- Transformasi log tidak ada efek kalender, model ARIMA (0,0,0) (0,1,1), outlier: TC (Q3-2007), TC (Q2-2012) Transformasi D.5 - log tidak ada efek kalender, model ARIMA (1,0,0) (0,1,0) Transformasi D.61 - log tidak ada efek kalender, model ARIMA (0,1,0) (0,1,1), outlier: TC (Q4-2008), AO (Q4-2007), AO (Q3-2011) P.1D.7 tidak musiman. Portugal: X13-ARIMA di Demetra. Pra-perawatan manual dilakukan dengan mengidentifikasi dan mengurangi tindakan satu kali. Pre-treatment tambahan diterapkan untuk deteksi dan koreksi outlier. Penyesuaian musiman diterapkan pada total pendapatan, pengeluaran kecuali kompensasi karyawan dan kompensasi karyawan. Total pendapatan: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan tidak ada efek Paskah model ARIMA (0,1,1) (0,1,1) outlier: AO2003-IV, AO2009-II, SO III 1999 2008 (variabel yang ditentukan pengguna). Total pengeluaran (kecuali kompensasi karyawan): Log-transformasi, tidak ada efek perdagangan hari efek efek Paskah model ARIMA (1,0,1) (0,1,0) outlier: AO (IV-2002), LS (II-2012 ) Kompensasi karyawan: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan tidak ada efek Paskah model ARIMA (1,1,0) (0,1,1) outlier: TC (III-2005), LS (I-2011), LS ( I-2012), TC (I-2013), AO (III-2014), SO II 2012 2013 (variabel yang ditentukan pengguna), SO IV 2012 2016 (variabel yang ditentukan pengguna). Slovenia: Tramo-Kursi di JDemetra. Model untuk total pendapatan: Transformasi log, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, outlier yang ditentukan sebelumnya: LS 2009-I, AO 2012-I, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1). Model untuk total pengeluaran: Transformasi log, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, outlier yang telah ditentukan sebelumnya: AO 2013-IV, AO 2013-I, TC 2011-I, AO 2014-IV, model ARIMA (0,1,1 ) (0,1,1). Slovakia: Tramo-Kursi di JDemetra. Total pengeluaran: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2000-IV, AO2015-IV, AO2002-IV. Total pendapatan: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2001-III, AO2015-IV. Finlandia: Tramo-Kursi di Demetra 2.2. Pra perawatan dilakukan bila perlu, misalnya untuk deteksi dan koreksi outlier. Total pendapatan dan pengeluaran diperkirakan secara tidak langsung berdasarkan komponennya dan data subsektor. Swedia: Tramo-Kursi di Demetra. Total pengeluaran: tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,2) (0,1,1), outlier AO2010-IV. Total pendapatan: Log-transformasi, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,0) (0,1,1), AO2014-IV. Inggris: Penyesuaian menggunakan algoritma X-11 di X-13ARIMA-SEATS. Pinjaman bersih: transformasi log, tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: AO2008Q3, AO2012-II, moving average musiman: 3x3, trend moving average: 5. Total pengeluaran: Tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, multiplikasi, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: AO2008Q3, rata-rata pergerakan musiman: 3x5, rata-rata pergerakan bergerak: 5. Total Pendapatan: tidak ada efek hari perdagangan, tidak ada efek Paskah, aditif, model ARIMA (0,1,1) (0,1,1), outlier: LS2009Q1, AO2012Q2, moving average musiman: 3x5, trend moving average: 5. Untuk Tujuan perhitungan agregat UE, B.9 diturunkan secara tidak langsung. Data penyesuaian musiman musiman disesuaikan dengan data non-penyesuaian tahunan. Swiss: Data yang dilaporkan adalah data trend-cycle. Metode Denton-Cholette digunakan untuk memisahkan data tahunan sementara. Data triwulanan diekstrapolasikan dengan menggunakan indikator merapikan. Silakan merujuk catatan negara tentang EMIS untuk informasi lebih penting di tingkat negara. Produk domestik bruto Sepanjang publikasi ini, produk domestik bruto (PDB) dengan harga berlaku (nominal) digunakan, baik menggunakan penyesuaian musiman maupun penyesuaian musiman dan hari kerja yang sesuai. Informasi Eurostat lebih lanjut Publikasi Tabel utama Statistik pemerintah (tgov). Lihat: Statistik keuangan pemerintah tahunan (tgov10a) Defisit dan hutang pemerintah (tgov10dd) Statistik keuangan pemerintah triwulanan (tgov10q) Statistik pemerintah (gov). Lihat: Statistik keuangan pemerintah tahunan (gov10a) Defisit dan hutang pemerintah (gov10dd) Statistik keuangan pemerintah triwulanan (gov10q) Bagian khusus Metodologi Metadata Informasi lain Tautan eksternal Sampah 500 ditutup pada bulan Januari dengan kenaikan bulanan 1,79 setelah kenaikan 1,82 pada bulan Desember. Ketiga Sampp 500 MAs tersebut memberi sinyal investasi dan tiga dari lima portofolio Ivy ETF MAs mdash Vanguard Total Stock Market ETF (VTI), PowerShares DB (DBC), dan Vanguard FTSE All-World ex-US ETF (VEU) mdash memberi sinyal investasi . Di tabel, tutup bulanan yang berada dalam 2 dari sinyal disorot dalam warna kuning. Tabel di atas menunjukkan sinyal rata-rata pergerakan sederhana 10 bulan sederhana untuk masing-masing dari kelima ETF yang ada di The Ivy Portfolio. Weve juga memasukkan tabel 12 bulan SMA untuk ETF yang sama untuk strategi alternatif populer ini. Untuk analisis yang menarik mengenai strategi Ivy Portfolio, lihat artikel ini oleh Adam Butler, Mike Philbrick, dan Rodrigo Gordillo: Rata-rata Bergerak Backtesting Selama beberapa tahun terakhir, Excel menggunakan Excel untuk melacak kinerja berbagai strategi waktu bergerak-rata-rata. Tapi sekarang kita menggunakan alat backtesting yang tersedia di situs ETFReplay. Siapa pun yang tertarik dengan timing pasar dengan ETF seharusnya melihat situs ini. Berikut adalah dua alat yang paling sering kita gunakan: Latar Belakang Rata-Rata Bergerak Membeli dan menjual berdasarkan rata-rata penutupan bulanan bisa menjadi strategi efektif untuk mengelola risiko kerugian besar dari pasar beruang utama. Intinya, ketika penutupan bulanan indeks berada di atas nilai rata-rata bergerak, Anda memegang indeks. Saat indeks ditutup di bawah, Anda beralih ke uang tunai. Kerugiannya adalah tidak pernah mengeluarkan Anda di bagian atas atau belakang di bagian bawah. Juga, ini bisa menghasilkan goresan sesekali (sinyal beli atau jual jangka pendek), seperti yang kadang-kadang dialami seseorang selama setahun terakhir. Meskipun demikian, bagan penutupan bulanan SampP 500 sejak 1995 menunjukkan bahwa strategi rata-rata bergerak sederhana 10- atau 12 bulan akan mengasuransikan sebagian pergerakan harga naik sekaligus mengurangi kerugian secara dramatis. Inilah varian 12 bulan: The 10-month Exponential Moving Average (EMA) adalah varian sedikit pada moving average sederhana. Versi ini secara matematis meningkatkan pembobotan data yang lebih baru dalam urutan 10 bulan. Sejak 1995 telah menghasilkan sedikit whipsaws daripada rata-rata pergerakan sederhana yang sebanding, meski sebulan lebih lambat untuk memberi sinyal penjualan setelah kedua pasar ini berada. Melihat kembali rata-rata pergerakan 10 dan 12 bulan di Dow selama Kecelakaan 1929 dan Depresi Besar menunjukkan keefektifan strategi ini selama masa-masa berbahaya tersebut. The Psychology of Momentum Sinyal Waktu bekerja karena sifat dasar manusia. Orang meniru perilaku yang berhasil. Ketika mereka mendengar orang lain menghasilkan uang di pasar, mereka membelinya. Akhirnya, trennya berbalik arah. Ini mungkin hanya ekspansi normal dan kontraksi siklus bisnis. Terkadang penyebabnya lebih dramatis daripada gelembung aset, perang besar, pandemi, atau kejutan finansial yang tak terduga. Bila tren membalikkan, investor sukses menjual lebih awal. Meniru kesuksesan secara bertahap mengubah momentum pembelian sebelumnya menjadi momentum penjualan. Melaksanakan Strategi Ilustrasi kami dari SampP 500 hanyalah ilustrasi mdash. Kami menggunakan SampP karena data historis yang ekstensif sudah tersedia. Namun, pengikut strategi rata-rata bergerak harus membuat keputusan pembelian pada sinyal untuk masing-masing investasi tertentu, bukan indeks yang luas. Bahkan jika Anda berinvestasi pada dana yang melacak Sampp 500 (misalnya Vanguards VFINX atau SPY ETF), sinyal rata-rata pergerakan untuk dana kadang-kadang berbeda dari indeks yang mendasari karena reinvestasi dividen. Jumlah SampP 500 dalam ilustrasi kami tidak termasuk dividen. Strategi ini paling efektif dalam akun yang diuntungkan oleh pajak dengan layanan perantara murah. Anda ingin keuntungan untuk diri sendiri, bukan broker Anda atau paman Anda Sam. Catatan . Bagi siapa saja yang ingin melihat rata-rata bergerak sederhana 10 dan 12 bulan di SampP 500 dan posisi ekuitas-versus-uang sejak tahun 1950, ada file Excel (format xls) data. Sumber kami untuk penutupan bulanan (Kolom B) adalah Yahoo Finance. Kolom D dan F menunjukkan posisi yang ditandai oleh penutupan akhir bulan untuk dua strategi SMA. Di masa lalu, kami merekomendasikan artikel Mebane Fabers yang bijaksana. Pendekatan Kuantitatif terhadap Alokasi Aset Taktis. Artikel tersebut sekarang telah diperbarui dan diperluas sebagai Bagian Tiga: Manajemen Aktif dalam bukunya The Ivy Portfolio. Coauthored dengan Eric Richardson. Ini harus dibaca bagi siapa saja yang mempertimbangkan penggunaan sinyal waktu untuk keputusan investasi. Buku ini menganalisis penerapan moving averages dari SampP 500 dan empat kelas aset tambahan: Indeks EAFE Morgan Stanley Capital International (MSCI EAFE), Indeks Komoditas Goldman Sachs (GSCI), National Association of Real Estate Investment Trusts Index (NAREIT), dan Obligasi pemerintah Amerika Serikat obligasi 10 tahun. Sebagai fitur reguler dari situs ini, kami memperbarui sinyal pada akhir setiap bulannya. Untuk wawasan tambahan dari Mebane Faber, silakan kunjungi situs webnya, Mebane Faber Research. Catatan kaki untuk menghitung rata-rata pergerakan bulanan: Jika Anda membuat perhitungan rata-rata bergerak sendiri untuk saham dengan pembayaran dividen atau ETF, terkadang Anda akan mendapatkan hasil yang berbeda jika Anda tidak menyesuaikan dividen. Sebagai contoh, pada tahun 2012 VNQ tetap diinvestasikan pada akhir November berdasarkan penutupan bulanan yang disesuaikan, namun ada sinyal jual jika Anda mengabaikan penyesuaian dividen. Karena data untuk bulan-bulan sebelumnya akan berubah saat dividen dibayarkan, Anda harus memperbarui data selama semua bulan dalam perhitungan jika dividen dibayarkan sejak penutupan bulanan sebelumnya. Ini akan menjadi kasus untuk setiap saham atau dana yang membayar dividen. Hitung Moving Average Diposting pada 28 April 2009 di Learn Excel - 191 comments Moving average sering digunakan untuk memahami tren yang mendasar dan membantu dalam peramalan. MACD atau moving average convergence divergence mungkin adalah alat analisis teknis yang paling banyak digunakan dalam perdagangan saham. Hal ini cukup umum di beberapa bisnis untuk menggunakan rata-rata pergerakan penjualan 3 bulan untuk memahami bagaimana trennya. Hari ini kita akan belajar bagaimana anda bisa menghitung moving average dan seberapa rata-rata 3 bulan terakhir bisa dihitung dengan menggunakan rumus excel. Hitung Moving Average Untuk menghitung moving average, yang Anda butuhkan adalah fungsi excel AVERAGE yang bagus. Dengan asumsi data Anda ada di kisaran B1: B12, cukup masukkan rumus ini di sel D3 RATA-RATA (B1: B3) Dan sekarang salin rumus dari D3 ke kisaran D4 sampai D12 (ingat, karena anda menghitung moving average 3 bulan , Anda hanya akan mendapatkan 10 nilai 12-31) Itu saja yang Anda butuhkan untuk menghitung moving average. Hitung Moving Average 3 Bulan Terakhir Sendiri Katakanlah Anda perlu menghitung rata-rata 3 bulan terakhir pada setiap titik waktu. Itu berarti ketika Anda memasukkan nilai untuk bulan berikutnya, rata-rata harus disesuaikan secara otomatis. Pertama mari kita lihat rumusnya dan kemudian kita akan mengerti cara kerjanya. Jadi, apa sih rumus di atas yang dilakukan, tetap menghitung berapa bulan sudah masuk 8211 COUNT (B4: B33) Maka akan mengimbangi hitungan minus 3 sel dari B4 dan mengambil 3 sel dari sana 8211 OFFSET (B4, COUNT (B4 : B33) -3,0,3,1). Ini tidak lain adalah 3 bulan terakhir. Akhirnya melewati kisaran ini ke RATA-RATA fungsi untuk menghitung moving average 3 bulan terakhir. Pekerjaan Rumah Anda Sekarang setelah Anda belajar menghitung rata-rata bergerak menggunakan Excel, inilah pekerjaan rumah Anda. Katakanlah Anda ingin jumlah bulan digunakan untuk menghitung moving average yang dapat dikonfigurasi di sel E1. Yaitu ketika E1 berubah dari 3 menjadi 6, tabel rata-rata bergerak harus menghitung moving average selama 6 bulan setiap kalinya. Bagaimana Anda menulis rumusnya lalu Donlot17t melihat komentarnya, pergi dan cari ini untuk Anda sendiri. Jika Anda tidak dapat menemukan jawabannya, kembalilah ke sini dan baca komentarnya. Go Pos ini adalah bagian dari seri Spreadcheats kami. 30 hari program pelatihan excel online untuk penonton kantor dan pengguna spreadsheet. Bergabung hari ini . Bagikan tip ini dengan teman Anda Halo, baru saja menemukan situs Anda dan Im mencintai semua tipnya. Terima kasih untuk semua tutorial anda Yang persis saya butuhkan Namun, saya berlari ke dalam sedikit masalah karena saya juga menggunakan Vlookup dengan Offset. Misalnya, dalam contoh Anda, saya akan menggunakan Vlookup di template saya sehingga ketika saya memasukkan data baru setiap bulan, maka secara otomatis akan memperbarui data penjualan setiap bulannya. Masalah saya adalah dalam formula OFFSET saya, saya memiliki COUNTA yang jelas menghitung sel dengan formula sama sekali. Ada gagasan bagaimana menggabungkan dua fungsi ini dengan lebih baik, terutama ketika saya mencoba membuat grafik dan rata-rata 12 bulan terakhir saya akan menghargai gagasan yang Anda atau pembaca Anda miliki. Terima kasih, sekali lagi, untuk situs Twee yang mengagumkan. Selamat datang di PHD dan terima kasih telah mengajukan pertanyaan. Saya tidak yakin apakah saya memahaminya dengan benar. Sudahkah Anda mencoba menggunakan hitungan alih-alih menghitung Anda havent menunjukkan formula offset kami, tanpa melihat bahwa memperbaikinya akan sulit. Saya perlu menghitung rata-rata bergulir 12 bulan yang akan mencakup periode 24 bulan saat selesai. Dapatkah Anda mengarahkan saya ke arah yang benar juga bagaimana cara memulai Data saya adalah mil kendaraan dan dimulai pada B2 dan berakhir di B25. Tolong Chandoo, ini adalah formula bagus untuk apa yang saya gunakan kecuali saya mencoba dengan tidak berhasil untuk membuat formula kondisional. Saya memiliki spreadsheet, lihat tautan di bawah, yang melacak semua putaran golf disk yang dimainkan oleh teman dan saya sendiri. Saya sudah menyiapkannya untuk menghitung masing-masing rata-rata keseluruhan kami dan masing-masing rata-rata kami pada kursus tertentu. Apa yang saya coba lakukan sekarang namun juga menyiapkan rata-rata bergerak berdasarkan 5 ronde terakhir kami. Setelah data lebih banyak dimasukkan, saya akan mengubahnya menjadi 10, tapi untuk saat ini 5 akan baik-baik saja. Saya bisa mendapatkan rata-rata bergerak untuk bekerja, tapi saya tidak tahu bagaimana menambahkan batasan kondisional. IE saya mau misalnya hanya 5 ronde terakhir yang dimainkan oleh Kevin. Setelah itu saya hanya ingin 5 putaran terakhir yang dimainkan oleh Kevin di kursus Oshtemo. Kode Im menggunakan di bawah ini. Kode untuk Cell C9 tercantum di bawah ini. IF (B90,, IF (B9lt6, AVERAGEIF (DiscRoundsA2: A20000, A9, DiscRoundsM2: M20000), RATA-RATA (OF FSET (DiscRoundsM2, IF (DiscRoundsA2: A20000A9, COUNT (DiscRoundsM2: M20000), quotquot) -5,0,5 , 1)))) Intinya jika ada 0 putaran maka daunnya kosong. Jika ada putaran 5 atau kurang, itu hanya menggunakan rata-rata semua putaran. Akhirnya, jika ada 6 atau lebih putaran kode maka gunakan fungsi RATA-RATA dari posting ini. Setelah mencoba banyak hal namun saya tidak yakin bagaimana dengan kondisional menarik 5 putaran terakhir sehingga hanya menarik 5 putaran terakhir dari individu yang disebutkan di sel A9. Rumus yang saya referensikan TIDAK saat ini ada di sel C9 di spreadsheet saya yang ditautkan. Saya baru saja mengujinya di sana. DND: gunakan rumus berikut di sel C13 dan seterusnya RATA-RATA (B2: B13) dan tarik ke bawah. Hai, saya yakin ada sesuatu yang tercantum di atas yang kira bisa membantu, tapi saya masih baru untuk berprestasi dan merasa terbebani. Saya baru saja mendapat pekerjaan baru dan saya mencoba untuk memberi kesan yang baik, jadi bantuan apa pun akan bagus. Saya memiliki data untuk setiap bulan di tahun 2009, 2010 dan 2011 yang akan melintasi dan beberapa baris ini. Setiap bulan di awal bulan saya perlu menghitung penjualan tahun sebelumnya. Saat ini rumus saya adalah SUM (AG4: AR4) SUM (U4: AF4). Contoh: Bulan ini adalah bulan Maret. Info yang saya butuhkan adalah total penjualan mulai Maret 2010-Februari 2011 dibagi dengan Maret 2009- Februari 2010 dan hasilnya bagus, namun memakan waktu lama harus segera berubah setiap bulannya. Apakah ada cara saya bisa mendapatkan formula untuk otomatis berubah pada awal bulan saya tidak tahu apakah saya melakukan pekerjaan yang sangat bagus yang menjelaskan hal ini atau tidak. Selamat atas pekerjaan barumu. Anda dapat menarik formula Anda ke samping (ke kanan misalnya) dan ini menunjukkan s untuk bulan depan secara otomatis. Tidak, yang saya butuhkan adalah agar formula berubah setiap bulan. Saya memiliki kotak Januari 2009 sampai Desember 2011 yang melintasi data di dalamnya. IFERROR (SUM4: AR4) SUM (U4: AF4), 0) Bulan depan saya membutuhkannya untuk menghitung jumlah data 0310 menjadi 0211 data dibagi dengan 0309 data menjadi 0210 data dan berubah menjadi 0410 menjadi 0311 data dibagi dengan 0409 data ke data 0311. IFERROR (SUM (AH4: AS4) SUM (V4: AG4), 0) Yang saya butuhkan adalah formula yang dapat merujuk ke tanggal sekarang dan mengetahui bahwa pada tanggal 1 setiap bulan, Anda perlu mengganti formula untuk yang berikutnya. Sebelumnya 1-12 bulan dibagi dengan 13-24 bulan sebelumnya. Saya tidak yakin apakah itu masuk akal. Pada dasarnya saya menggunakan formula ini sekitar 8 kali pada satu lembar dan saya memiliki sekitar 200 lembar. Maaf untuk posting ganda dan terima kasih atas ucapan selamat Apa yang saya butuhkan: Jika tanggal saat ini lebih besar dari tanggal 1 bulan maka seluruh referensi sel menghitung penjualan prev tahun perlu pindah ke kanan dengan satu kolom Ini adalah Apa yang saya datang dengan. IF (P1gtN1, (SUM (AH4: AS4))) p1 adalah tanggal sekarang n1 adalah bulan ke 1 bulan AH4: AS4 adalah data dari 0310-0211 V4: AG4 adalah data dari 0309-0210 Bagian Im yang Masalah dengan: Bagaimana saya membuatnya sehingga formula tahu persis apa 12 bagian yang akan diambil dan bagaimana cara mengubahnya secara otomatis pada tanggal 1 bulan pertama. Julie. Anda bisa menggunakan rumus OFFSET untuk mengatasinya. Dengan asumsi setiap kolom memiliki satu bulan, dan bulan pertama berada di C4 dan tanggal sekarang ada di P1 Rumus di atas mengasumsikan bahwa setiap kolom memiliki bulan dalam format tanggal Excel. Anda mungkin ingin men-tweaknya sampai menghasilkan hasil yang benar. Ini mungkin sangat sederhana dan saya membuatnya lebih rumit daripada yang saya butuhkan, namun Anda menulis, Rumus di atas mengasumsikan bahwa setiap kolom memiliki bulan dalam format tanggal Excel. Saya telah berjuang untuk melakukan ini tanpa mengubah data saya menjadi tanggal. Julie. Yang saya maksud adalah, nomor baris 4, di mana Anda memiliki nama bulan, harus berisi data ini - 1-jan-2009 1-feb-2009 1-mar-2009 Selain itu, saya melihat beberapa kesalahan dalam formula saya. Formula yang benar harus, SUM (offset (C5,, datedif (C4, P1, m) 1-12,1,12)) SUM (offset (C5,, datedif (C4, P1, m) 1-24,1 , 12)) Rumus di atas mengasumsikan tanggal ada di baris 4 dan nilainya ada di baris 5. Saya pikir itulah yang saya butuhkan. Terima kasih, terima kasih banyak terima kasih banyak. Masalah saya sangat mirip jasmins (61) dan Azrold (74). Saya memiliki jumlah data yang menjijikkan, dari D: 2 sampai D: 61400 (dan bersamaan dengan E dan F, harus melakukan hal yang sama untuk kolom ini juga). Saya mencoba mencari rata-rata untuk batch, seperti D2: 19, D20: 37, D38: 55 dan seterusnya - menggumpal 18 baris bersama-sama dan kemudian menemukan rata-rata berikutnya tanpa menggunakan kembali baris sebelumnya. Id juga harus melakukan hal ini untuk setiap 19 dan 20 rumpun juga, tapi contoh yang menggunakan 18 baik-baik saja. Bisakah Anda membubuhi keterangan formula yang Anda poskan kepada saya sedikit bingung tentang arti angka 4 terakhir di bagian COUNTA. Terima kasih banyak, ini akan membuat hidup saya jadi lebih mudah Laura Hal ini mudah dilakukan dengan Rata-rata dan Offset. Dengan asumsi Anda melakukan ini di Kolom J dan rata-rata Kol D J2: RATA-RATA (OFFSET (D1, (ROW () - 2) J11,, J1)) Dimana J1 akan memiliki nomor 18 untuk total 18 angka yang bergerak Copy down Baris 2 akan rata-rata baris 2-19 baris 3 akan rata-rata baris 20-37 dll. Anda juga bisa menambahkan label di kolom Col H H2: Rows amp (ROW () - 2) J12amp - amp (ROW () - 1) J11 Copy down. Saya telah mengolok-olok ini di: rapidsharefiles1923874899Averages.xlsx Saya pemula mencoba: 1. menyusun spreadsheet yang kemudian akan digunakan untuk 2. menentukan periode optimal untuk rata-rata bergerak saya, dalam kisaran rata-rata pergerakan 5 hari sampai 60 Hari bergerak rata-rata. Setiap sel mewakili jumlah penjualan untuk hari itu, berkisar antara 0 sampai 100. Saya lebih suka setiap bulan penjualan harian ada di kolom baru. Saat ini saya memiliki data 3 bulan, namun jelas itu akan tumbuh. Jadi tolong beritahu saya bagaimana cara menyiapkan spreadsheet dan formula yang sesuai (dan lokasinya) Terima kasih banyak, Halo lagi Hui, saya sedang berjuang lagi dengan spreadsheet yang sama dengan yang Anda bantu sebelumnya. Seperti biasa, saya memiliki baris data bulanan yang dimasukkan secara manual berikut: Volume Panggilan Panggilan Menjawab usia panggilan yang ditinggalkan Waktu penanganan rata-rata Manajer lini saya sekarang akan menyukai 2 baris di bawah tampilan ini (dengan menggunakan rumus): Kecepatan rata-rata jawaban Rata-rata waktu terlewatkan Dan seolah-olah itu tidak cukup, dia ingin, untuk kedua baris, sel ringkasan pada akhir 12 bulan menunjukkan angka tahunan :( Terima kasih banyak atas bantuan yang bisa Anda berikan, saya menggunakan versi vertikal untuk Menghitung rata-rata bergerak Saya bingung ketika saya perlu menghitung moving average 6-periode Data saya dimulai pada kolom c dan rata-rata 6 periode dan 3 periode adalah dua kolom di sebelah kanan periode terakhir data. Tambahkan kolom untuk setiap bulan, jadi saya saat ini menyesuaikan rumus secara manual setiap bulan: RATA-RATA (EC8: EH8) Upaya terakhir saya (yang gagal) adalah: RATA-RATA (C6, COUNT (C6: EH6), - 6,6,1 ) Tolong berikan penjelasan mengapa ini tidak berhasil saat merespons sehingga saya bisa mengerti bagaimana menciptakan masa depan f Ormulas Terima kasih banyak, Kimber Kimber. Selamat datang di Chandoo.org dan terimakasih telah berkomentar. Saya pikir bukan ide bagus untuk menempatkan rata-rata kolom paling kanan karena terus bergerak. Sebagai gantinya Anda bisa memodifikasi lembaran Anda sehingga rata-rata bergerak ditempatkan di kolom paling kiri (dan ini akan tetap ada bahkan jika Anda menambahkan kolom tambahan di sebelah kanan). Tidak masalah di mana rata-rata selnya, Anda bisa menggunakan rumus ini untuk menghitung moving average. Afyter setelah membaca keseluruhan thread ini saya bisa melihat Im akan membutuhkan kombinasi offset, match, count dan averageif tapi saya tidak yakin kemana. Masalah saya adalah sebagai berikut: Setiap bulan ada lebih dari 100 orang yang melaporkan aktivitas - Kolom A adalah nama mereka, Kolom B adalah bulannya, Kolom C adalah tahun dan Kolom D melalui M adalah aktivitas mereka dalam beberapa kategori. Saya perlu menemukan rata-rata 3 bulan dan enam bulan mereka dan menampilkannya di lembar kerja lain walaupun saya dapat memajangnya di Kolom N dan O jika diperlukan. Saya menggunakan tabel pivot untuk menghasilkan jumlah dan rata-rata total tapi tidak akan menangani moving averages. Setiap petunjuk akan sangat dihargai. Terima kasih, Ben Ini akan rata-rata jumlah MovAvg baris terakhir termasuk dirinya sendiri (keluarkan -1 jika Anda ingin tidak memasukkan dirinya sendiri). D75 adalah sel yang formula ini referensi (data saya sangat panjang) MovAvg adalah seberapa besar Anda menginginkan rata-rata bergerak (saya menugaskan ini sebagai sel bernama (pilih sel, Formula --gt Defined Names --gt Define Nama) Anda dapat membuat nama variabel dalam spreadsheet agar tidak selalu harus menggunakan kolom baris.) Ini dimulai dari sel saat ini (D75 dalam kasus ini), naik ke atas MovAvg-1 baris, di atas 0 kolom, memilih MovAvg nuber dari baris, dengan 1 kolom Lulus ini dengan fungsi rata-rata. Hai saya membaca setiap posting, tapi havent bisa mendapatkan ini bekerja dengan benar. Bagaimana kita menghitung rata-rata bergerak dari persentase Ini dihitung setiap minggu. Kolom A - accts bertemu Kolom B - accts terjual Kolom K - Kolom penutupan D - 2 minggu rata - rata pergerakan penutupan Contoh minggu 1 dan minggu 2 Kolom A, baris 7 adalah 25 dan baris 8 adalah 1 Kolom B, baris 7 adalah 1 Dan baris 8 adalah 1 Kolom K, baris 7 adalah 125 (4) dan baris 8 adalah 11 (100) Kolom D - Rumus dalam posting sebelumnya memberi saya jawaban 52 minggu 2 minggu, tapi itu tidak benar. Itu harus 226 (7) IF (ISERROR (RATA-RATA (OFFSET (K7, COUNT (K7: K26) -2,0,2,1))) ,, RATA-RATA (K80, COUNT (K7: K26) -2 , 0,2,1))) Apa yang perlu saya ubah dalam rumus itu untuk menggunakan kolom A amp B bukan kolom K Anda mencoba rata-rata rata-rata, yang tidak bekerja. Coba rumus sederhana ini dimulai pada D8: IF (ISBLANK (B8) ,, (B7B8) (A7A8)) Salin dan tempel formula ke D26. Ini akan memberi Anda rata-rata bergerak 2 minggu. Ingatlah untuk memformat kolom D sebagai persentase dengan berapa banyak angka desimal yang Anda inginkan. Aku cukup pintar. Saya hanya sengaja menemukan situs Anda, saya berharap dapat membaca dengan teliti panjangnya di bulan depan. Saya mencoba untuk menghitung rata-rata moving average 3 bulan biaya amp tidak tahu apa yang saya lakukan salah. Bahkan setelah membaca artikel ini dan posting di offset Im tidak yakin saya mengerti rumusnya. Di kotak pasir saya, saya memiliki: Kolom A - Bulan A2: A17Sept 2012 - Des 2013 Kolom B - Total pengeluaran bulanan B2: B8 (B8 karena bulan Maret adalah bulan yang selesai selesai) - Jumlah tersebut adalah 362599.372800,427317,346660,359864 , 451183,469681 Colum C - 3 Bulan Bergerak Rata - rata. Saya memasukkan formula berikut di C4 (Untuk mulai menghitung pada bulan November tahun lalu, hanya untuk nyengir). Karena hanya ada tiga bulan di kumpulan data pada saat itu, saya akan menganggapnya menghitung rata-rata pergerakan tiga bulan pertama. Rumusnya muncul dengan 469.681. Ketika saya rata-rata tiga bulan pertama, saya menghasilkan 387.572. Apa yang saya lakukan salah atau salah paham Terima kasih atas bantuannya dan untuk membuat situs ini bersama. Hi Chandoo Anda punya satu proyek yang sangat berguna di sini, banyak terima kasih Pada permulaan thread ini, Shamsuddin mengajukan sesuatu yang serupa dengan yang saya butuhkan, menghitung nilai balik dari rata-rata bergerak. Mungkin bodoh, tapi aku tidak bisa datang dengan ide apapun kecuali untuk pencarian figure-by-figure. Jika memungkinkan - mohon saran dengan data artikel ini, untuk mendapatkan konsepnya. Sebenarnya, Id dengan senang hati mendapatkan sesuatu, karena google tidak berguna) Sekali lagi - terima kasih banyak untuk situs ini Saya tidak begitu yakin dengan apa yang Anda maksud dengan menghitung secara terbalik rata-rata bergerak Dapatkah Anda menjelaskan apa yang Anda coba lakukan? File dapat membantu juga Lihat: chandoo.orgforumstopicposting-a-sample-workbook Hai Hui, maksud saya, saya memiliki kolom angka (misalnya pengiriman bulanan), yang dihitung sebagai moving average berdasarkan kumpulan data lainnya (misalnya output manufaktur bulanan) . Ini seperti ini: (A1) Jan Feb Mar Apr Mei Jun Mfg Ship 100 500 450 600 600 700 Dimana rata-rata kapal (B2: C2) Saya hanya tahu volume pengiriman, dan harus mengetahui volume masing-masing mfg. Secara umum, pertanyaannya adalah bagaimana kita dapat menemukan data awal dengan hanya MA di tangan Misalkan, thread ini mungkin bukan yang meminta ini (jika Anda setuju - mungkin Anda tahu di mana harus bertanya). Yang hanya pertanyaan Shamsuddins adalah hasil yang paling relevan dari 10 halaman google Mey Untuk menghitung data asli dari Moving Average (MA) Anda memerlukan dua MAs misalnya 9 dan 10 hari MA atau 1 MA dan 1 buah data Dari ini Anda dapat menghitung ulang hasil sebelumnya Tetapi jika Anda memiliki rumus Rata-rata (B2: C2), Anda harus memiliki akses ke data Jika MA 2 hari seperti rumus Anda di atas MAAverage (B2: C2) MA (B2C2) 2 jika Anda tahu B2 C2 (2MA) -B2 Jika Anda memiliki seperangkat data yang dapat Anda bagikan, saya dapat memberikan solusi yang lebih baik. Lihat: chandoo.orgforumstopicposting-a-sample-workbook Website yang bagus. Maafkan pertanyaan ini Dulu saya menjadi Ahli di Lotus 123 dekade yang lalu, tapi saya menemukan Excel agak mundur dalam progresi ke Lotus 123, jadi saya memulai lagi dengan Excel 2010. Saya adalah orang yang logis dan saya mencoba untuk memahami apa yang dilakukan formula saat saya Gunakan mereka Saya perhatikan bahwa tidak ada 14 angka penjualan di kolom B, namun entah bagaimana kita menghitung dari B4 ke B33. Saya menguji formula dengan menggunakan: RATA-RATA (OFFSET (B4, COUNT (B4: B14) -3,0,3,1)) dan saya mendapatkan hasil yang sama seperti jika saya menggunakan RATA-RATA (OFFSET (B4, COUNT (B4: B33 ) -3,0,3,1)). Aturan pertama penciptaan spreadsheet sekolah lama saya tidak pernah membangun tabel data yang lebih besar daripada data yang diberikan jika statis (yaitu, tidak berkembang dalam data). Akibatnya, saya sama sekali tidak tahu bagaimana cara kerja OFFSET. Apakah ada penjelasan yang jelas tentang OFFSET dengan contoh tunggal penggunaannya di luar rata-rata dan semua dengan sendirinya Alasan saya datang ke sini adalah membuat model spreadsheet yang akan menggunakan perhitungan iteratif untuk mendapatkan data laba yang terbaik (yaitu Memaksimalkan keuntungan) ketika rata-rata pergerakan pendek dari kurva keuntungan kumulatif (atau kurva ekuitas) melintasi OVER moving average moving average kurva ekuitas. Saya tidak menemukan apapun yang memungkinkan perluasan moving averages dari 3 periode untuk mengatakan 100 periode (untuk kedua rata-rata). Dengan menggunakan MA cross over untuk menentukan perdagangan mana yang harus diambil, seseorang dapat menemukan tingkat keuntungan optimal untuk menjalankan model dari (yang dapat di-tweak saat model dioptimalkan kembali). Saya tidak dapat menemukan apa-apa di kebanyakan buku Excel yang membahas hal ini, dan perhitungan semacam ini seharusnya relatif mudah dilakukan. Dimana saya bisa menemukan informasi seperti itu Thanks lagi untuk situs web yang indah. Kalau-kalau Anda belum menemukannya, Heres link untuk fungsi OFFSET: Saya punya pertanyaan. Saya sudah memiliki rata-rata pergerakan 3 hari yang saya berikan dalam masalah saya. Apakah itu terkait dengan rata-rata saham. Pertanyaannya mengatakan bahwa Anda memiliki 1 saham yang Anda rencanakan untuk dijual pada hari ke 10. Rata-rata pergerakan 3 hari saya adalah integrasi dari a, b dimana at dan bt3 kapan saja. Jika Anda ingin menemukan harga yang Anda harapkan untuk menjual sahamnya, apakah Anda mengintegrasikan dari 6,9 9,11 7,10. Apakah Anda ingin akhir hari 10, tengah hari 10, atau meninggalkan hari 10 saya tidak yakin apa kerangka waktu untuk menempatkan ini 3 hari rata-rata antara. Sekali lagi, fungsi saya mewakili hari ke 14, tapi saya butuh harga pada hari ke 10. ivan Santos mengatakan: Saya ingin melihat rata-rata bergerak untuk call center. Saya mencoba untuk menemukan indeks untuk setiap bulan selama setahun penuh. Saya hanya memiliki data senilai 2 tahun dan saya ingin meramalkan untuk tahun 2014 di tempat tinggal. Saya bisa menggunakan metode ini untuk ini saya punya masalah rata-rata, saya ingin menghitung rata-rata baris disorot hanya di kolom F pada colomn G yang juga telah disorot sel kosong Hai, saya bekerja pada spreadsheet yang memiliki empat tahun terakhir Data mingguan namun data tahun berjalan tidak lengkap karena hanya masuk setiap minggu. Adakah cara menyiapkan formula yang akan menghitung rata-rata berdasarkan jumlah minggu yang memiliki data di dalamnya. Misalnya. Di pertengahan tahun itu akan menciptakan rata-rata berdasarkan sel 2-27 26 tapi minggu depan itu adalah sel 2-28 27. Yang melakukan kepalaku dan aku tidak ingin menyesuaikan rata-rata setiap minggu secara manual. Great site by the way Sangat membantu. ) Rosie Ya ini bisa dilakukan Bisa tolong ajukan pertanyaan di Forum dan lampirkan file contoh chandoo.orgforum Ok di sini adalah pertanyaan saya yang telah mengganggu saya selama 2 12 bulan terakhir dan saya havent menemukan solusi di manapun di web. : Saya memiliki tim penjualan dan saya memerlukan avg yang bergerak namun dengan format fix dan kemarahan tanggal bergeser yang juga diperbaiki. Yaitu Sales person 1115 2115 3115 12114 11114 10114 ME 1 2 0 4 5 6 Apa yang saya coba lakukan adalah ini: Katakanlah hari ini tanggal 3115 Saya juga butuh jalan untuk kembali 3 (6 dan 12) bulan dari arus Date dan avg angka penjualan. Bagian yang sulit adalah saya ingin mengubah tahun kurma jadi saya tidak perlu main-main dengan formatnya atau jika saya merekrut (memecat) seseorang. Jadi, di contoh di atas, saya akan memiliki rumus mengambil 6 1 2 (9) 3 3 tapi kemudian seiring berjalannya waktu, ini akan berlanjut tapi begitu tahun baru dimulai pada JAN 2016, ia harus menggunakan angka-angka dari masa lalu. Data 2015 (3,6 dan 12 bulan rolling avgs). Saya harap ini jelas dan saya ingin membantu dengan ini. Terima kasih sebelumnya. Tolong ajukan pertanyaan di Forum Chandoo.org di: forum.chandoo.org Lampirkan contoh file untuk mempermudah proses Ok saya sudah posting ke forum dan upload file contoh. 8230 Hitung Moving Average Chandoo.org 8211 Learn Moving average sering digunakan untuk memahami tren yang mendasarinya dan membantu dalam peramalan. MACD atau konvergensi konvergensi rata-rata mungkin 8230 Amelia McCabe mengatakan: Mencari sedikit bantuan. Saya telah mencoba apa yang saya pikir adalah versi modifikasi dari formula ini yang sebenarnya tidak bekerja. Saya punya deretan data (satu angka per bulan) yang saya butuh rata-rata terus menerus berdasarkan jumlah bulan data yang masuk tidak dalam 12 bulan. Data ada di sel b53 sampai m53. Jadi saya mencoba memodifikasi rumus ini sebagai berikut (tidak berhasil) dan saya bertanya-tanya apakah saya bisa menggunakan rumus ini dengan cara ini sama sekali karena data saya berturut-turut bukan kolom. RATA-RATA (OFFSET (B53COUNT (B53: M53) -12,0,1,12)). Telah juga mencoba argumen sebagai 0,0,1,12 dan -1,0,1,12. Tolong bantu saya mengerti jika saya membuat pohon yang benar-benar salah atau hanya di cabang yang salah. Amelia Tanpa melihat data id menyarankan bahwa RATA-RATA (OFFSET (B53, M53) -12,0,1,12)) harus: RATA-RATA (OFFSET (B53.1, COUNT (B53: M53))) Masalah dengan rumus aslinya adalah bahwa ada 12 sel di antara B53: M53, Jika hanya 5 yang memiliki data di dalamnya, maka Anda akan mengambil 12 angka, offset mencoba mengimbangi B53, kolom negatif 7, yang akan memaksa kesalahan Anda mungkin Juga bisa menggunakan fungsi Averageifs Mungkin: Averageifs (B53: M53, B53: M53,0) Apakah Anda dapat mengirim file contoh di forum Chandoo.org Forum.chandoo.org
Online-share-trading-in-india-pdf
Online-forex-trading-oman