Kaip veikia duomenų išlyginimas
Kas yra duomenų išlyginimas?
Duomenys išlyginami naudojant pašalinimo algoritmą triukšmas iš duomenų rinkinio. Tai leidžia aiškiau išsiskirti svarbiems modeliams.
Duomenų išlyginimas gali būti naudojamas prognozuojant tendencijas, tokias kaip vertybinių popierių kainos, taip pat atliekant ekonominę analizę. Duomenų išlyginimas skirtas ignoruoti vienkartinius nuokrypius ir atsižvelgti į jų poveikį sezoniškumas.
Pagrindiniai išsinešimai
- Duomenų išlyginimas naudoja algoritmą, kad pašalintų triukšmą iš duomenų rinkinio, leisdamas išsiskirti svarbiems modeliams.
- Duomenų išlyginimas gali būti naudojamas prognozuojant tendencijas, pavyzdžiui, vertybinių popierių kainų tendencijas.
- Skirtingi duomenų išlyginimo modeliai apima atsitiktinį slankiųjų vidurkių metodą.
- Nors duomenų išlyginimas gali padėti nuspėti tam tikras tendencijas, iš esmės imtyje bus mažiau informacijos, todėl tam tikri duomenų taškai gali būti ignoruojami.
Duomenų išlyginimo supratimas
Kai duomenys surenkami, jais galima manipuliuoti, kad būtų pašalinti arba sumažinti bet kokie duomenys
nepastovumasar bet kokio kito tipo triukšmo. Tai vadinama duomenų išlyginimu.Duomenų išlyginimo idėja yra ta, kad jis gali nustatyti supaprastintus pakeitimus, kad padėtų numatyti skirtingas tendencijas ir modelius. Tai padeda statistikams ar prekybininkams, kuriems reikia pažvelgti į daugybę duomenų, kurie dažnai gali būti sudėtingi, kad surastų modelius, kurių jie kitaip nematytų.
Norėdami paaiškinti vaizdiniu vaizdu, įsivaizduokite vienerių metų bendrovės X akcijų diagramą. Kiekvienas atskiras vertybinių popierių aukščiausias taškas diagramoje gali būti sumažintas, tuo pačiu pakeliant visus apatinius taškus. Dėl to kreivė būtų sklandesnė, o tai padėtų investuotojui prognozuoti, kaip akcijos gali veikti ateityje.
Ekonomistai paprastai teikia pirmenybę išlygintiems duomenims, nes jie geriau nustato tendencijų pokyčius, palyginti su neišlygintais duomenimis, kurie gali atrodyti nepastovesni ir sukelti klaidingus signalus.
Specialios aplinkybės
Duomenų išlyginimo metodai
Yra įvairių metodų, kuriais galima išlyginti duomenis. Kai kurie iš jų apima atsitiktinės atrankos metodą, naudojant a atsitiktinis ėjimas, skaičiuojant a Kintantis vidurkisarba atliekant vieną iš kelių eksponentinio išlyginimo metodų.
A paprastas slenkamasis vidurkis (SMA) vienodai sveria tiek naujausias, tiek istorines kainas, o an eksponentinis slenkamasis vidurkis (EMA) daugiau dėmesio skiria naujausiems kainų duomenims.
Atsitiktinio ėjimo modelis dažniausiai naudojamas apibūdinti finansinių priemonių, tokių kaip akcijos, elgseną. Kai kurie investuotojai mano, kad nėra ryšio tarp praeities vertybinių popierių kainos judėjimo ir būsimo jo judėjimo. Atsitiktinio ėjimo išlyginimas daro prielaidą, kad būsimi duomenų taškai bus lygūs paskutiniam turimam duomenų taškui ir atsitiktiniam kintamajam. Techniniai ir fundamentalieji analitikai nesutinka su šia idėja; jie mano, kad būsimus judesius galima ekstrapoliuoti tiriant praeities tendencijas.
Dažnai naudojamas techninė analizė, slankusis vidurkis išlygina kainų veiksmus, o filtruoja nepastovumą nuo atsitiktinių kainų pokyčių. Šis procesas grindžiamas ankstesnėmis kainomis, todėl tai yra tendenciją atitinkantis arba atsiliekantis rodiklis. Kaip matyti toliau pateiktoje kainų diagramoje, slankusis vidurkis (EMA) turi bendrą formą ir tendenciją, lyginant su pagrindiniais dienos kainų duomenimis, kuriuos vaizduoja žvakidės. Kuo daugiau dienų įtraukiama į slankųjį vidurkį, tuo linija tampa lygesnė.
Duomenų išlyginimo privalumai ir trūkumai
Duomenų išlyginimas gali būti naudojamas siekiant nustatyti ekonomikos, vertybinių popierių, pvz., Akcijų, ir vartotojų nuotaikų tendencijas. Duomenų išlyginimas taip pat gali būti naudojamas kitiems verslo tikslams.
Pavyzdžiui, ekonomistas gali išlyginti duomenis sezoniniai koregavimai kai kuriems rodikliams, pvz., mažmeninei prekybai, mažinant kiekvieną mėnesį galimus svyravimus, pvz., atostogų ar dujų kainas.
Tačiau naudojant šį įrankį yra trūkumų. Duomenų išlyginimas ne visada paaiškina tendencijas ar modelius, kuriuos jis padeda nustatyti. Taip pat gali būti ignoruojami tam tikri duomenų taškai, pabrėžiant kitus.
Padeda nustatyti tikras tendencijas, pašalindamas triukšmą iš duomenų
Leidžia koreguoti sezoninius ekonominius duomenis
Lengvai pasiekiama naudojant kelis metodus, įskaitant slenkamąjį vidurkį
Pašalinus duomenis, visuomet pateikiama mažiau analizuojamos informacijos, todėl padidėja analizės klaidų rizika
Lyginimas gali pabrėžti analitikų šališkumą ir ignoruoti reikšmingus nuokrypius
Duomenų išlyginimo pavyzdys finansinėje apskaitoje
Dažnai minimas verslo apskaitos duomenų išlyginimo pavyzdys yra padaryti pašalpa už abejotinas sąskaitas keisdamas blogų skolų išlaidos iš vieno ataskaitinio laikotarpio į kitą. Pavyzdžiui, įmonė tikisi, kad per du ataskaitinius laikotarpius negaus apmokėjimo už tam tikras prekes; 1 000 USD per pirmąjį ataskaitinį laikotarpį ir 5 000 USD antrąjį ataskaitinį laikotarpį.
Jei tikimasi, kad pirmojo ataskaitinio laikotarpio pajamos bus didelės, bendrovė gali įtraukti visą 6 000 JAV dolerių sumą kaip abejones dėl abejotinų sąskaitų tą ataskaitinį laikotarpį. Tai padidintų pelno (nuostolių) ataskaitos blogų skolų išlaidas 6 000 USD, o grynosios pajamos sumažėtų 6 000 USD. Taip sumažinant pajamas būtų išlyginamas didelių pajamų laikotarpis. Įmonėms svarbu koreguojant bet kokias sąskaitas naudoti sprendimo ir teisėtos apskaitos metodus.
