Ce este netezirea datelor?
Netezirea datelor se realizează prin utilizarea unui algoritm pentru a elimina zgomotul dintr-un set de date. Acest lucru permite modelelor importante să iasă mai clar în evidență.
Netezirea datelor poate fi utilizată pentru a ajuta la prezicerea tendințelor, cum ar fi cele găsite în prețurile titlurilor de valoare, precum și în analiza economică. Netezirea datelor are scopul de a ignora valorile aberante unice și de a lua în considerare efectele sezonalității.
Recomandări cheie
- Netezirea datelor folosește un algoritm pentru a elimina zgomotul dintr-un set de date, permițând modelelor importante să iasă în evidență.
- Netezirea datelor poate fi utilizată pentru a prezice tendințe, cum ar fi cele găsite în prețurile titlurilor de valoare.
- Diferite modele de netezire a datelor includ metoda aleatorie, utilizarea mediilor mobile.
- Deși netezirea datelor poate ajuta la prezicerea anumitor tendințe, aceasta va duce în mod inerent la mai puține informații în eșantion, ceea ce poate duce la ignorarea anumitor puncte de date.
Înțelegerea netezirii datelor
Când datele sunt compilate, acestea pot fi manipulate pentru a elimina sau reduce orice volatilitate sau orice alt tip de zgomot. Aceasta se numește netezire a datelor.
Ideea din spatele netezirii datelor este că poate identifica modificări simplificate pentru a ajuta la prezicerea diferitelor tendințe și modele. Acționează ca un ajutor pentru statisticienii sau comercianții care trebuie să se uite la o mulțime de date – care pot fi adesea complicat de digerat – pentru a găsi modele pe care altfel nu le-ar vedea.
Pentru a explica printr-o reprezentare vizuală, imaginați-vă un grafic pe un an pentru acțiunile Companiei X. Fiecare punct maxim individual de pe grafic pentru acțiuni poate fi redus în timp ce se ridică toate punctele inferioare. Acest lucru ar face o curbă mai netedă, ajutând astfel un investitor să facă predicții despre modul în care acțiunile ar putea funcționa în viitor.
Datele netezite sunt, în general, preferate de economiști, deoarece identifică mai bine schimbările în tendințe în comparație cu datele nelimitate, care pot părea mai neregulate și pot crea semnale false.
consideratii speciale
Metode pentru netezirea datelor
Există diferite metode prin care se poate face netezirea datelor. Unele dintre acestea includ metoda de randomizare, folosind o plimbare aleatorie, calcularea unei medii mobile sau efectuarea uneia dintre mai multe tehnici de netezire exponențială.
O medie mobilă simplă (SMA) acordă o pondere egală atât pe prețurile recente, cât și pe cele istorice, în timp ce o medie mobilă exponențială (EMA) pune mai multă pondere pe datele recente despre prețuri.
Modelul de mers aleatoriu este folosit în mod obișnuit pentru a descrie comportamentul instrumentelor financiare, cum ar fi acțiunile. Unii investitori cred că nu există nicio relație între mișcarea trecută a prețului unui titlu și mișcarea sa viitoare. Netezirea mersului aleatoriu presupune că punctele de date viitoare vor fi egale cu ultimul punct de date disponibil, plus o variabilă aleatorie. Analiștii tehnici și fundamentali nu sunt de acord cu această idee; ei cred că mișcările viitoare pot fi extrapolate examinând tendințele trecute.
Folosită adesea în analiza tehnică, media mobilă netezește acțiunea prețului, în timp ce filtrează volatilitatea din mișcările aleatorii ale prețurilor. Acest proces se bazează pe prețurile trecute, făcându-l un indicator care urmărește tendința sau întârzia. După cum se poate observa în graficul prețurilor de mai jos, media mobilă (EMA) are forma generală și tendința datelor de bază ale prețurilor zilnice, prezentate de sfeșnice. Cu cât sunt mai multe zile încorporate în media mobilă, cu atât linia devine mai netezită.
Avantajele și dezavantajele netezirii datelor
Netezirea datelor poate fi utilizată pentru a ajuta la identificarea tendințelor din economie, în valorile mobiliare, cum ar fi acțiunile și sentimentul consumatorilor. Netezirea datelor poate fi folosită și în alte scopuri comerciale.
De exemplu, un economist poate uniformiza datele pentru a face ajustări sezoniere pentru anumiți indicatori, cum ar fi vânzările cu amănuntul, reducând variațiile care pot apărea în fiecare lună, cum ar fi vacanțele sau prețurile la gaze.
Cu toate acestea, există dezavantaje în utilizarea acestui instrument. Netezirea datelor nu oferă întotdeauna o explicație a tendințelor sau modelelor pe care le ajută să le identifice. De asemenea, poate duce la ignorarea anumitor puncte de date prin sublinierea altora.
-
Ajută la identificarea tendințelor reale prin eliminarea zgomotului din date
-
Permite ajustări sezoniere ale datelor economice
-
Se realizează cu ușurință prin mai multe tehnici, inclusiv mediile mobile
-
Eliminarea datelor vine întotdeauna cu mai puține informații de analizat, crescând riscul erorilor în analiză
-
Netezirea poate sublinia părtinirile analiștilor și poate ignora valorile aberante care pot fi semnificative
Exemplu de netezire a datelor în contabilitatea financiară
Un exemplu adesea citat de netezire a datelor în contabilitatea afacerilor este acela de a ține cont pentru conturile îndoielnice prin modificarea cheltuielilor cu datorii neperformante de la o perioadă de raportare la alta. De exemplu, o companie se asteapta sa nu primeasca plata pentru anumite bunuri in doua perioade contabile; 1.000 USD în prima perioadă de raportare și 5.000 USD în a doua perioadă de raportare.
Dacă se așteaptă ca prima perioadă de raportare să aibă un venit mare, compania poate include suma totală de 6.000 USD ca provizion pentru conturile îndoielnice în acea perioadă de raportare. Acest lucru ar crește cheltuielile cu datorii neperformante din contul de profit și pierdere cu 6.000 USD și ar reduce venitul net cu 6.000 USD. Acest lucru ar netezi astfel o perioadă cu venituri mari prin reducerea veniturilor. Este important ca companiile să folosească raționament și metode legale de contabilitate atunci când ajustează orice cont.
