Suavizado de datos
¿Qué es el suavizado de datos?
El suavizado de datos se realiza mediante el uso de un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos. Esto permite que los patrones 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 los valores, asà como en el análisis económico. El suavizado de datos pretende ignorar los valores atÃpicos únicos y tener en cuenta los efectos de la estacionalidad.
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. Actúa como una ayuda para los estadÃsticos o comerciantes que necesitan ver una gran cantidad de datos, que a menudo pueden ser complicados de digerir, para encontrar patrones que de otro modo no verÃan.
Para explicar con una representación visual, imagine un gráfico de un año para las acciones de la CompañÃa X. Cada punto alto individual en el gráfico de la acción se puede reducir mientras se elevan todos los puntos más bajos. Esto harÃa una curva más suave, lo que ayudarÃa a un inversionista a hacer predicciones sobre cómo se comportará la acción en el futuro.
Los economistas suelen preferir los datos suavizados porque identifican mejor los cambios en las tendencias en comparación con los datos no suavizados, que pueden parecer más erráticos y generar señales falsas.
Consideraciones Especiales
Métodos para el suavizado de datos
Existen diferentes 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 y los 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 un valor y su movimiento futuro. El suavizado de recorrido aleatorio supone 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 se pueden extrapolar 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 pasados, 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 la tendencia generales de los datos de precios diarios subyacentes, representados por las velas japonesas. Cuantos más dÃas se incorporan a la media móvil, más suave se vuelve la lÃnea.
Ventajas y desventajas del suavizado de datos
El suavizado de datos se puede utilizar para ayudar a identificar tendencias en la economÃa, 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 las variaciones que pueden ocurrir cada mes, como las vacaciones o los precios de la gasolina.
Sin embargo, hay desventajas en el uso de esta herramienta. El suavizado de datos no siempre proporciona una explicación de las tendencias o patrones que ayuda a identificar. También puede llevar a que se ignoren ciertos puntos de datos al enfatizar otros.
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Ejemplo de suavizado de datos en contabilidad financiera
Un ejemplo citado a menudo de suavizado de datos en la contabilidad empresarial es tener en cuenta las cuentas dudosas al cambiar los gastos de deudas incobrables de un perÃodo de informe a otro. Por ejemplo, una empresa espera no recibir el pago de ciertos bienes durante dos perÃodos contables; $1,000 en el primer perÃodo de informe y $5,000 en el segundo perÃodo de informe.
Si se espera que el primer perÃodo de informe tenga un ingreso alto, la compañÃa puede incluir la cantidad total de $ 6,000 como provisión para cuentas incobrables en ese perÃodo de informe. Esto aumentarÃa el gasto por deudas incobrables en el estado de resultados en $6,000 y reducirÃa la utilidad neta en $6,000. Esto suavizarÃa asà un perÃodo de altos ingresos al reducir los ingresos. Es importante que las empresas utilicen criterios y métodos contables legales al ajustar las cuentas.
Reflejos
El suavizado de datos utiliza un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos, lo que permite que se destaquen patrones importantes.
Si bien el suavizado de datos puede ayudar a predecir ciertas tendencias, intrÃnsecamente conducirá a menos información en la muestra que puede llevar a que se ignoren ciertos puntos de datos.
Los diferentes modelos de suavizado de datos incluyen el método aleatorio y el uso de promedios móviles.
El suavizado de datos se puede utilizar para predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de los valores.
