Veri Düzeltme

Veri Düzgünleştirme Nedir?

bir veri kümesinden gürültüyü çıkarmak için bir algoritma kullanılarak yapılır . Bu, önemli kalıpların daha net bir şekilde öne çıkmasını sağlar.

Veri yumuşatma, menkul kıymet fiyatlarında ve ekonomik analizde bulunanlar gibi eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Veri yumuşatma, tek seferlik aykırı değerleri yok saymayı ve mevsimselliğin etkilerini hesaba katmayı amaçlar.

Veri Düzgünleştirmeyi Anlama

değişkenliği veya diğer herhangi bir gürültü türünü ortadan kaldırmak veya azaltmak için manipüle edilebilir . Buna veri yumuşatma denir.

Veri düzgünleştirmenin ardındaki fikir, farklı eğilimleri ve kalıpları tahmin etmeye yardımcı olmak için basitleştirilmiş değişiklikleri tanımlayabilmesidir. Aksi halde göremeyecekleri kalıpları bulmak için çoğu zaman sindirilmesi karmaşık olabilen çok sayıda veriye bakması gereken istatistikçiler veya tüccarlar için bir yardım görevi görür.

Görsel bir temsille açıklamak gerekirse, X Şirketinin hissesi için bir yıllık bir grafik hayal edin. Hisse senedi grafiğindeki her bir yüksek nokta, tüm alt noktalar yükseltilirken düşürülebilir. Bu, daha yumuşak bir eğri oluşturacak ve böylece bir yatırımcının hisse senedinin gelecekte nasıl performans gösterebileceği hakkında tahminlerde bulunmasına yardımcı olacaktır.

Düzleştirilmiş veriler, daha düzensiz görünebilen ve yanlış sinyaller oluşturabilen düzleştirilmemiş verilere kıyasla eğilimlerdeki değişiklikleri daha iyi tanımladığı için ekonomistler tarafından genellikle tercih edilir.

Özel Hususlar

Veri Düzeltme Yöntemleri

Veri yumuşatmanın yapılabileceği farklı yöntemler vardır. Bunlardan bazıları, rastgele bir yürüyüş kullanarak, hareketli bir ortalama hesaplamayı veya birkaç üstel yumuşatma tekniğinden birini gerçekleştirmeyi içeren rastgeleleştirme yöntemini içerir.

Basit bir hareketli ortalama (SMA) hem son fiyatlara hem de geçmiş fiyatlara eşit ağırlık verirken, üstel hareketli ortalama (EMA) son fiyat verilerine daha fazla ağırlık verir.

Rastgele yürüyüş modeli, hisse senetleri gibi finansal araçların davranışını tanımlamak için yaygın olarak kullanılır. Bazı yatırımcılar, bir menkul kıymetin fiyatındaki geçmiş hareket ile gelecekteki hareketi arasında bir ilişki olmadığına inanmaktadır. Rastgele yürüyüş yumuşatma, gelecekteki veri noktalarının son kullanılabilir veri noktasına ve bir rasgele değişkene eşit olacağını varsayar. Teknik ve temel analistler bu fikre katılmıyorlar; gelecekteki hareketlerin geçmiş eğilimleri inceleyerek tahmin edilebileceğine inanıyorlar.

Genellikle teknik analizde kullanılan hareketli ortalama, rastgele fiyat hareketlerinden oynaklığı filtrelerken fiyat hareketini yumuşatır. Bu süreç, geçmiş fiyatlara dayalıdır ve bu da onu trendi takip eden veya geride kalan bir gösterge haline getirir. Aşağıdaki fiyat grafiğinde görülebileceği gibi, hareketli ortalama (EMA), mum çubuklarıyla gösterilen temel günlük fiyat verilerinin genel şekline ve eğilimine sahiptir. Hareketli ortalamaya ne kadar çok gün dahil edilirse, çizgi o kadar düzleşir.

Veri Düzgünleştirmenin Avantajları ve Dezavantajları

Veri yumuşatma, ekonomideki, hisse senetleri gibi menkul kıymetlerdeki ve tüketici duyarlılığındaki eğilimleri belirlemeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Veri yumuşatma, diğer iş amaçları için de kullanılabilir.

Örneğin bir ekonomist, tatiller veya benzin fiyatları gibi her ay meydana gelebilecek değişiklikleri azaltarak perakende satışlar gibi belirli göstergeler için mevsimsel düzeltmeler yapmak için verileri düzeltebilir.

Bununla birlikte, bu aracı kullanmanın dezavantajları vardır. Veri yumuşatma, her zaman tanımlanmasına yardımcı olduğu eğilimler veya kalıplar hakkında bir açıklama sağlamaz. Ayrıca, diğerlerini vurgulayarak belirli veri noktalarının göz ardı edilmesine neden olabilir.

TTT

Finansal Muhasebede Veri Düzeltme Örneği

İşletme muhasebesinde sık sık bahsedilen bir veri düzeltme örneği, şüpheli alacak giderini bir raporlama döneminden diğerine değiştirerek şüpheli hesaplar için karşılık ayırmaktır . Örneğin, bir şirket belirli mallar için iki hesap dönemi boyunca ödeme almamayı bekler; İlk raporlama döneminde 1.000 ABD Doları ve ikinci raporlama döneminde 5.000 ABD Doları.

İlk raporlama döneminin yüksek bir gelire sahip olması bekleniyorsa, şirket o raporlama dönemindeki şüpheli hesaplar için karşılık olarak toplam 6.000 ABD Doları tutarı dahil edebilir. Bu, gelir tablosundaki kötü borç giderini 6.000 $ artıracak ve net geliri 6.000 $ azaltacaktır. Bu, böylece geliri azaltarak yüksek gelirli bir dönemi yumuşatacaktır. Şirketlerin herhangi bir hesabı düzenlerken muhakeme ve yasal muhasebe yöntemlerini kullanmaları önemlidir.

Öne Çıkanlar

Veri yumuşatma, bir veri kümesinden paraziti çıkarmak için bir algoritma kullanır ve önemli modellerin öne çıkmasına olanak tanır.
Veri yumuşatma belirli eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olabilirken, doğal olarak örnekte belirli veri noktalarının göz ardı edilmesine yol açabilecek daha az bilgiye yol açacaktır.
Farklı veri yumuşatma modelleri, hareketli ortalamaların kullanımını içeren rastgele yöntemi içerir.
Veri yumuşatma, menkul kıymet fiyatlarında bulunanlar gibi eğilimleri tahmin etmek için kullanılabilir.