Фінансова енциклопедія

Визначення згладжування даних

Що таке згладжування даних?

Згладжування даних здійснюється за допомогою алгоритму видалення шуму з набору даних. Це дозволяє більш чітко виділяти важливі зразки.

Згладжування даних може бути використано для прогнозування тенденцій, таких як ті, що виявляються в цінах на цінні папери, а також в економічному аналізі, який може враховувати наслідки сезонності або який може ігнорувати одноразові відхилення.

Ключові винос

  • Згладжування даних використовує алгоритм для видалення шуму з набору даних, дозволяючи виділяти важливі закономірності, і може використовуватися для прогнозування таких тенденцій, як ті, що спостерігаються в цінах на цінні папери.
  • Різні моделі згладжування даних включають випадковий метод використання ковзних середніх.
  • Хоча згладжування даних може допомогти передбачити певні тенденції, це за своєю суттю призведе до зменшення кількості інформації у вибірці, що може призвести до ігнорування певних точок даних.

Пояснення згладжування даних

Коли дані компілюються, ними можна маніпулювати, щоб усунути або зменшити будь-яку нестабільність або будь-який інший тип шуму. Це називається згладжуванням даних.

Ідея згладжування даних полягає в тому, що вона може визначити спрощені зміни, щоб допомогти передбачити різні тенденції та закономірності. Він діє як допомога статистикам або торговцям, яким потрібно переглянути багато даних – які часто можуть бути складними для перетравлення – для пошуку закономірностей, яких вони не бачили б в іншому випадку.

Щоб пояснити за допомогою візуального подання, уявіть собі річну діаграму акцій компанії X. Кожну окрему верхню точку на графіку для акції можна зменшити, піднімаючи всі нижчі точки. Це дозволило б зробити плавнішу криву, тим самим допомагаючи інвестору робити прогнози щодо ефективності акцій у майбутньому.

Короткий огляд

Економісти, як правило, віддають перевагу згладженим даним, оскільки вони краще визначають зміни в тенденції порівняно з незгладженими даними, які можуть виглядати більш хиткими та створювати помилкові сигнали.

Методи згладжування даних

Існують різні методи згладжування даних. Деякі з них включають метод рандомізації, використання випадкової прогулянки, обчислення ковзного середнього або проведення одного з декількох експоненціальних методів згладжування.

Короткий огляд

Проста змінна середня (SMA) місця рівну вагу обох останніх цін і історичними, в той час як експоненціальна змінна середня (EMA) ставить більше ваги на останні дані про ціни.

Модель випадкових прогулянок зазвичай використовується для опису поведінки фінансових інструментів, таких як акції. Деякі інвестори вважають, що не існує взаємозв’язку між колишнім рухом ціни цінного паперу та його майбутнім рухом. Випадкове згладжування ходьби передбачає, що майбутні точки даних будуть дорівнювати останній доступній точці даних плюс випадковій величині. Технічні та фундаментальні аналітики не згодні з цією ідеєю; вони вважають, що майбутні рухи можна екстраполювати шляхом вивчення минулих тенденцій.

Часто використовується в технічному аналізі, ковзаюче середнє згладжує дію ціни, тоді як відфільтровує волатильність від випадкового руху цін. Цей процес базується на минулих цінах, що робить його показником, що слідує за трендом – або відстає. Як видно з графіку цін нижче, ковзна середня (EMA) має загальну форму та тенденцію базових щоденних даних про ціни, зображених свічками. Чим більше днів включається в ковзне середнє, тим більше згладжується лінія.

Плюси та мінуси згладжування даних

Згладжування даних може бути використано для виявлення тенденцій в економіці, цінних паперів, таких як акції, споживчі настрої або для інших бізнес-цілей.

Наприклад, економіст може згладити дані, щоб внести сезонні корективи для певних показників, таких як роздрібний продаж, зменшивши коливання, які можуть відбуватися щомісяця, наприклад, свята або ціни на газ.

Однак використання цього інструменту має негативні наслідки. Згладжування даних не завжди дає пояснення тенденціям або закономірностям, які допомагає визначити. Це також може призвести до того, що певні точки даних ігноруються, підкреслюючи інші.

Плюси

  • Допомагає виявити реальні тенденції, усуваючи шум із даних

  • Дозволяє здійснювати сезонні коригування економічних даних

  • Легко досягається за допомогою декількох методів, включаючи ковзні середні

Мінуси

  • Видалення даних завжди містить менше інформації для аналізу, збільшуючи ризик помилок в аналізі

  • Згладжування може підкреслити упередженість аналітиків та ігнорувати відхилення, які можуть бути значущими

Приклад згладжування даних у фінансовому обліку

Часто цитованим прикладом згладжування даних в бухгалтерському обліку підприємств є надання   дозволу сумнівним рахункам  для зміни  витрат на безнадійну заборгованість  з одного звітного періоду на інший. Наприклад, компанія розраховує не отримувати оплату за певні товари протягом двох облікових періодів; $ 1000 у першому звітному періоді та $ 5000 у другому звітному періоді.

Якщо очікується, що перший звітний період матиме високий дохід, компанія може включити загальну суму 6000 доларів як резерв сумнівних рахунків у цьому звітному періоді. Це збільшило б витрати на безнадійну заборгованість у звіті про прибутки та збитки на 6000 доларів та зменшило чистий прибуток на 6000 доларів. Тим самим це згладить період із високим рівнем доходу за рахунок зменшення доходу. Компаніям важливо застосовувати судження та юридичні методи бухгалтерського обліку під час коригування будь-яких рахунків.