Lissage des données
Qu'est-ce que le lissage des données ?
Le lissage des données est effectué en utilisant un algorithme pour supprimer le bruit d'un ensemble de données. Cela permet aux motifs importants de se démarquer plus clairement.
Le lissage des données peut être utilisé pour aider à prévoir les tendances, telles que celles trouvées dans les prix des titres, ainsi que dans l'analyse économique. Le lissage des données vise à ignorer les valeurs aberrantes ponctuelles et à prendre en compte les effets de la saisonnalité.
Comprendre le lissage des données
Lorsque les données sont compilées, elles peuvent être manipulées pour supprimer ou réduire toute volatilité ou tout autre type de bruit. C'est ce qu'on appelle le lissage des données.
L'idée derrière le lissage des données est qu'il peut identifier des changements simplifiés afin d'aider à prévoir différentes tendances et modèles. Il agit comme une aide pour les statisticiens ou les commerçants qui ont besoin d'examiner de nombreuses données - qui peuvent souvent être compliquées à digérer - pour trouver des modèles qu'ils ne verraient pas autrement.
Pour expliquer avec une représentation visuelle, imaginez un graphique sur un an pour les actions de la société X. Chaque point haut individuel sur le graphique pour le stock peut être réduit tout en augmentant tous les points inférieurs. Cela rendrait une courbe plus lisse, aidant ainsi un investisseur à faire des prédictions sur la façon dont l'action pourrait se comporter à l'avenir.
Les données lissées sont généralement préférées par les économistes car elles identifient mieux les changements de tendance par rapport aux données non lissées, qui peuvent apparaître plus erratiques et créer de faux signaux.
Considérations particulières
Méthodes de lissage des données
Il existe différentes méthodes de lissage des données. Certaines d'entre elles incluent la méthode de randomisation, l'utilisation d'une marche aléatoire,. le calcul d'une moyenne mobile ou l'exécution de l'une des nombreuses techniques de lissage exponentiel.
Une moyenne mobile simple (SMA) accorde un poids égal aux prix récents et historiques, tandis qu'une moyenne mobile exponentielle (EMA) accorde plus de poids aux données de prix récentes.
Le modèle de marche aléatoire est couramment utilisé pour décrire le comportement des instruments financiers, tels que les actions. Certains investisseurs croient qu'il n'y a pas de relation entre l'évolution passée du prix d'un titre et son évolution future. Le lissage de marche aléatoire suppose que les points de données futurs seront égaux au dernier point de données disponible, plus une variable aléatoire. Les analystes techniques et fondamentaux ne sont pas d'accord avec cette idée ; ils croient que les mouvements futurs peuvent être extrapolés en examinant les tendances passées.
Souvent utilisée dans l'analyse technique,. la moyenne mobile lisse l'action des prix tout en filtrant la volatilité des mouvements de prix aléatoires. Ce processus est basé sur les prix passés, ce qui en fait un indicateur de suivi de tendance ou de retard. Comme on peut le voir dans le tableau des prix ci-dessous, la moyenne mobile (EMA) a la forme générale et la tendance des données de prix quotidiennes sous-jacentes, représentées par les chandeliers. Plus il y a de jours incorporés dans la moyenne mobile, plus la ligne devient lisse.
Avantages et inconvénients du lissage des données
Le lissage des données peut être utilisé pour aider à identifier les tendances de l'économie, des titres, tels que les actions, et le sentiment des consommateurs. Le lissage des données peut également être utilisé à d'autres fins commerciales.
Par exemple, un économiste peut lisser les données pour effectuer des ajustements saisonniers pour certains indicateurs, comme les ventes au détail, en réduisant les variations qui peuvent survenir chaque mois, comme les vacances ou les prix de l'essence.
Il y a cependant des inconvénients à utiliser cet outil. Le lissage des données ne fournit pas toujours une explication des tendances ou des modèles qu'il permet d'identifier. Cela peut également conduire à ignorer certains points de données en mettant l'accent sur d'autres.
TTT
Exemple de lissage de données en comptabilité financière
Un exemple souvent cité de lissage des données dans la comptabilité d'entreprise consiste à tenir compte des créances douteuses en modifiant les dépenses pour créances irrécouvrables d'une période de déclaration à l'autre. Par exemple, une entreprise s'attend à ne pas recevoir de paiement pour certains biens sur deux périodes comptables ; 1 000 $ au cours de la première période de rapport et 5 000 $ au cours de la deuxième période de rapport.
Si la première période de déclaration devrait avoir un revenu élevé, l'entreprise peut inclure le montant total de 6 000 $ comme provision pour créances douteuses au cours de cette période de déclaration. Cela augmenterait les créances irrécouvrables sur le compte de résultat de 6 000 $ et réduirait le revenu net de 6 000 $. Cela atténuerait ainsi une période de revenu élevé en réduisant le revenu. Il est important que les entreprises fassent preuve de jugement et de méthodes comptables légales lors de l'ajustement de leurs comptes.
Points forts
Le lissage des données utilise un algorithme pour supprimer le bruit d'un ensemble de données, permettant aux modèles importants de se démarquer.
Bien que le lissage des données puisse aider à prévoir certaines tendances, il conduira intrinsèquement à moins d'informations dans l'échantillon, ce qui peut conduire à ignorer certains points de données.
Différents modèles de lissage des données incluent la méthode aléatoire l'utilisation de moyennes mobiles.
Le lissage des données peut être utilisé pour prédire les tendances, telles que celles trouvées dans les prix des titres.
