Сглаживание данных

Что такое сглаживание данных?

Сглаживание данных выполняется с помощью алгоритма удаления шума из набора данных. Это позволяет более четко выделить важные паттерны.

Сглаживание данных можно использовать для предсказания тенденций, например, в ценах на ценные бумаги, а также в экономическом анализе. Сглаживание данных предназначено для игнорирования разовых выбросов и учета влияния сезонности.

Понимание сглаживания данных

Когда данные компилируются, ими можно манипулировать, 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 просмотреть большое количество данных, которые часто бывает сложно усвоить, чтобы найти закономерности, которые иначе они не увидели бы.

Чтобы объяснить наглядно, представьте годовой график акций компании X. Каждая отдельная высокая точка на графике акции может быть уменьшена при одновременном повышении всех нижних точек. Это сделало бы кривую более гладкой, помогая инвестору делать прогнозы о том, как акции могут работать в будущем.

Экономисты обычно предпочитают сглаженные данные, потому что они лучше выявляют изменения в тенденциях по сравнению с несглаженными данными, которые могут показаться более неустойчивыми и создавать ложные сигналы.

Особые соображения

Методы сглаживания данных

Существуют различные методы сглаживания данных. Некоторые из них включают метод рандомизации, использование случайного блуждания,. вычисление скользящего среднего или проведение одного из нескольких методов экспоненциального сглаживания.

Простая скользящая средняя (SMA) придает одинаковый вес как недавним ценам, так и историческим, в то время как экспоненциальная скользящая средняя (EMA) придает больший вес недавним ценовым данным.

Модель случайного блуждания обычно используется для описания поведения финансовых инструментов, таких как акции. 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, изучая прошлые тенденции.

часто используемая в техническом анализе,. сглаживает поведение цены и отфильтровывает волатильность из случайных ценовых движений. 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 включено в скользящую среднюю, тем более сглаженной становится линия.

Преимущества и недостатки сглаживания данных

Сглаживание данных можно использовать для выявления тенденций в экономике, ценных бумагах, таких как акции, и настроении потребителей. Сглаживание данных можно использовать и для других бизнес-целей.

Например, экономист может сгладить данные, чтобы внести сезонные корректировки для определенных показателей, таких как розничные продажи, путем уменьшения вариаций, которые могут возникать каждый месяц, таких как праздники или цены на газ.

Однако есть недостатки в использовании этого инструмента. Сглаживание данных не всегда дает объяснение тенденций или закономерностей, которые оно помогает выявить. Это также может привести к игнорированию одних данных за счет выделения других.

ТТТ

Пример сглаживания данных в финансовом учете

Часто цитируемый пример сглаживания данных в бухгалтерском учете — учет сомнительных счетов путем переноса расходов на безнадежные долги из одного отчетного периода в другой. Например, компания ожидает неполучения оплаты за определенный товар в течение двух отчетных периодов; 1000 долларов США за первый отчетный период и 5000 долларов США за второй отчетный период.

Если ожидается, что за первый отчетный период будет получена высокая прибыль, компания может включить общую сумму в размере 6000 долларов США в качестве резерва на сомнительную отчетность 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. Это, таким образом, сгладило бы период высокого дохода за счет снижения дохода. Для компаний важно использовать суждения и правовые методы бухгалтерского учета при корректировке любых счетов.

Особенности

• Сглаживание данных использует алгоритм для удаления шума из набора данных, что позволяет выделить важные закономерности.

• Хотя сглаживание данных может помочь предсказать определенные тенденции, оно по своей сути приведет к уменьшению количества информации в выборке, что может привести к игнорированию определенных точек данных.

• Различные модели сглаживания данных включают случайный метод с использованием скользящих средних.

• Сглаживание данных можно использовать для прогнозирования тенденций, например, наблюдаемых в ценах на ценные бумаги.