Определение сглаживания данных
Что такое сглаживание данных?
Сглаживание данных выполняется с помощью алгоритма удаления шума из набора данных. Это позволяет более четко выделить важные модели.
Сглаживание данных можно использовать для прогнозирования тенденций, например, в ценах на ценные бумаги, а также в экономическом анализе. Сглаживание данных предназначено для игнорирования разовых выбросов и учета влияния сезонности.
Ключевые выводы
- Сглаживание данных использует алгоритм для удаления шума из набора данных, позволяя выделить важные шаблоны.
- Сглаживание данных можно использовать для прогнозирования тенденций, например, цен на ценные бумаги.
- Различные модели сглаживания данных включают случайный метод с использованием скользящих средних.
- Хотя сглаживание данных может помочь предсказать определенные тенденции, оно по своей сути приведет к меньшему количеству информации в выборке, что может привести к игнорированию определенных точек данных.
Понимание сглаживания данных
Когда данные компилируются, ими можно управлять, чтобы удалить или уменьшить любую волатильность или любой другой тип шума. Это называется сглаживанием данных.
Идея сглаживания данных заключается в том, что оно может идентифицировать упрощенные изменения, чтобы помочь предсказать различные тенденции и закономерности. Он помогает статистикам или трейдерам, которым необходимо изучить большой объем данных, которые часто бывает сложно переварить, чтобы найти закономерности, которые в противном случае они бы не увидели.
Чтобы объяснить с помощью наглядного представления, представьте себе годовой график акций компании X. Каждая отдельная высокая точка на графике акции может быть уменьшена при одновременном повышении всех более низких точек. Это сделало бы кривую более плавной, тем самым помогая инвестору делать прогнозы о том, как акции могут работать в будущем.
Краткий обзор
Экономисты обычно предпочитают сглаженные данные, поскольку они лучше идентифицируют изменения в тенденциях по сравнению с несглаженными данными, которые могут казаться более ошибочными и давать ложные сигналы.
Особые соображения
Методы сглаживания данных
Существуют разные методы сглаживания данных. Некоторые из них включают метод рандомизации, использование случайного блуждания, вычисление скользящего среднего или выполнение одного из нескольких методов экспоненциального сглаживания.
Краткий обзор
Простая скользящая средняя (SMA) места равный вес обеих последних цен и историческими, в то время как экспоненциальная скользящая средняя (EMA) ставит больше веса на последние данные о ценах.
Модель случайного блуждания обычно используется для описания поведения финансовых инструментов, например акций. Некоторые инвесторы считают, что нет никакой связи между прошлым движением цены ценной бумаги и ее будущим движением. Сглаживание случайного блуждания предполагает, что будущие точки данных будут равны последней доступной точке данных плюс случайная величина. Технические и фундаментальные аналитики не согласны с этой идеей; они считают, что будущие движения можно экстраполировать, изучив прошлые тенденции.
Скользящее среднее, часто используемое в техническом анализе, сглаживает движение цены, одновременно отфильтровывая волатильность от случайных движений цены. Этот процесс основан на прошлых ценах, что делает его индикатором следования за трендом или запаздывания. Как видно на ценовом графике ниже, скользящая средняя (EMA) имеет общую форму и тенденцию основных дневных ценовых данных, отображаемых свечами. Чем больше дней включается в скользящую среднюю, тем более сглаженной становится линия.
Преимущества и недостатки сглаживания данных
Сглаживание данных можно использовать для определения тенденций в экономике, ценных бумагах, таких как акции, и настроениях потребителей. Сглаживание данных также можно использовать для других бизнес-целей.
Например, экономист может сгладить данные, чтобы внести сезонные корректировки в определенные показатели, такие как розничные продажи, за счет уменьшения колебаний, которые могут происходить каждый месяц, например праздников или цен на газ.
Однако есть недостатки в использовании этого инструмента. Сглаживание данных не всегда дает объяснение тенденций или закономерностей, которые оно помогает идентифицировать. Это также может привести к игнорированию определенных точек данных путем выделения других.
Плюсы
- Помогает выявлять реальные тенденции, устраняя шум из данных
- Позволяет вносить сезонные корректировки в экономические данные
- Легко достигается с помощью нескольких методов, включая скользящие средние.
Минусы
- Удаление данных всегда приводит к меньшему количеству информации для анализа, что увеличивает риск ошибок в анализе.
- Сглаживание может подчеркивать предвзятость аналитиков и игнорировать выбросы, которые могут иметь значение.
Пример сглаживания данных в финансовом учете
Часто цитируемый пример сглаживания данных в бухгалтерском учете — создание резерва на сомнительные счета путем изменения расхода по безнадежным долгам от одного отчетного периода к другому. Например, компания ожидает, что не получит оплату за определенные товары в течение двух отчетных периодов; 1000 долларов США в первом отчетном периоде и 5000 долларов США во втором отчетном периоде.
Если ожидается, что первый отчетный период будет иметь высокий доход, компания может включить общую сумму в 6000 долларов в качестве резерва на сомнительные счета в этом отчетном периоде. Это увеличит расходы по безнадежным долгам в отчете о прибылях и убытках на 6000 долларов и уменьшит чистую прибыль на 6000 долларов. Таким образом, это сгладит период высокого дохода за счет снижения дохода. Для компаний важно использовать суждения и юридические методы бухгалтерского учета при корректировке каких-либо счетов.