¿Qué es el suavizado de datos?
El suavizado de datos se realiza mediante un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos. Esto permite que los modelos importantes se destaquen más claramente.
El suavizado de datos se puede utilizar para ayudar a predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de las acciones, así como en el análisis económico. El suavizado de datos pretende ignorar los valores atípicos únicos y tener en cuenta los efectos de la estacionalidad.
Puntos clave
- El suavizado de datos utiliza un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos, lo que permite que se destaquen patrones importantes.
- El suavizado de datos se puede utilizar para predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de las acciones.
- Varios modelos de suavizado de datos incluyen el método aleatorio y el uso de promedios móviles.
- Si bien suavizar los datos puede ayudar a predecir ciertas tendencias, inherentemente generará menos información en la muestra, lo que podría llevar a ignorar ciertos puntos de datos.
Comprender el suavizado de datos
Cuando se compilan los datos, se pueden manipular para eliminar o reducir cualquier volatilidad o cualquier otro tipo de ruido. Esto se llama suavizado de datos.
La idea detrás del suavizado de datos es que puede identificar cambios simplificados para ayudar a predecir diferentes tendencias y patrones. Funciona como una ayuda para los estadísticos o comerciantes que necesitan revisar una gran cantidad de datos, que a menudo pueden ser difíciles de digerir, para encontrar patrones que de otro modo no verían.
Para explicarlo con una representación visual, imagine un gráfico de un año para las acciones de la empresa X. Cada punto alto en el gráfico de las acciones se puede reducir aumentando todos los puntos bajos. Esto crearía una curva más suave, lo que ayudaría a un inversor a hacer predicciones sobre cómo podría comportarse la acción en el futuro.
Los economistas suelen preferir los datos suavizados porque identifican mejor los cambios en las tendencias que los datos no suavizados, que pueden parecer más erráticos y generar señales falsas.
Métodos para la nivelación de datos
Hay varios métodos en los que se puede realizar el suavizado de datos. Algunos de estos incluyen el método de aleatorización, utilizando un paseo aleatorio, calculando un promedio móvil o realizando una de varias técnicas de suavizado exponencial.
Un promedio móvil simple (SMA) otorga el mismo peso a los precios recientes e históricos, mientras que un promedio móvil exponencial (EMA) otorga más peso a los datos de precios recientes.
El modelo de paseo aleatorio se usa comúnmente para describir el comportamiento de los instrumentos financieros, como las acciones. Algunos inversores creen que no existe una relación entre el movimiento pasado del precio de una acción y su movimiento futuro. El suavizado de paseo aleatorio asume que los puntos de datos futuros serán iguales al último punto de datos disponible, más una variable aleatoria. Los analistas técnicos y fundamentales no están de acuerdo con esta idea; creen que los movimientos futuros pueden extrapolarse examinando las tendencias pasadas.
A menudo utilizado en el análisis técnico, el promedio móvil suaviza la acción del precio mientras filtra la volatilidad de los movimientos de precios aleatorios. Este proceso se basa en precios anteriores, lo que lo convierte en un indicador de seguimiento de tendencia o rezagado. Como se puede ver en el gráfico de precios a continuación, la media móvil (EMA) tiene la forma y el patrón generales de los datos de precios diarios subyacentes, representados por las velas japonesas. Cuantos más días incorpores a la media móvil, más suave se vuelve la línea.
Ventajas y desventajas del suavizado de datos
El suavizado de datos se puede utilizar para ayudar a identificar tendencias en la economía, en valores, como acciones, y en la confianza del consumidor. El suavizado de datos también se puede utilizar para otros fines comerciales.
Por ejemplo, un economista puede suavizar los datos para realizar ajustes estacionales para determinados indicadores, como las ventas minoristas, al reducir los cambios que pueden ocurrir cada mes, como las vacaciones o los precios de la gasolina.
Sin embargo, existen inconvenientes en el uso de esta herramienta. Suavizar los datos no siempre proporciona una explicación de las tendencias o patrones que ayuda a identificar. También puede conducir a ignorar algunos puntos de datos y enfatizar otros.
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Ayude a identificar tendencias reales eliminando el ruido de sus datos
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Permite ajustes estacionales de los datos económicos.
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Fácilmente obtenible a través de varias técnicas, incluidos los promedios móviles
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La eliminación de datos da como resultado cada vez menos información para analizar, lo que aumenta el riesgo de errores en el análisis.
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El suavizado puede enfatizar los sesgos de los analistas e ignorar los valores atípicos que pueden ser significativos
Ejemplo de suavizado de datos en contabilidad financiera
Un ejemplo citado con frecuencia de suavizado de datos en la contabilidad empresarial es contabilizar las cuentas dudosas ajustando los gastos de deudas incobrables de un período de informe a otro. Por ejemplo, una empresa espera no pagar ciertos activos en dos períodos contables; $1,000 en el primer período de informe y $5,000 en el segundo período de informe.
Si se espera que el primer período de informe tenga ingresos altos, la empresa puede incluir la cantidad total de $ 6,000 como una provisión para deudas incobrables en ese período de informe. Esto aumentaría el gasto por deudas incobrables en el estado de resultados en $6,000 y reduciría el ingreso neto en $6,000. Esto luego suavizaría un período de altos ingresos al reducir los ingresos. Es importante que las empresas usen buen juicio y métodos contables legales al rectificar cualquier cuenta.
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