Како функционише заглађивање података
Шта је заглађивање података?
Изравнавање података се врши помоћу алгоритма за уклањање бука из скупа података. Ово омогућава важнијим обрасцима да се јасније истакну.
Изравнавање података може се користити за предвиђање трендова, попут оних који се налазе у ценама хартија од вредности, као и за економску анализу. Намјера заглађивања података је занемарити једнократне истицања и узети у обзир ефекте сезоналност.
Кључне Такеаваис
- Заглађивање података користи алгоритам за уклањање шума из скупа података, омогућавајући да се истакну важни обрасци.
- Уједначавање података може се користити за предвиђање трендова, попут оних који се налазе у ценама хартија од вредности.
- Различити модели заглађивања података укључују случајну методу, употребу покретних просека.
- Иако уједначавање података може помоћи у предвиђању одређених трендова, то ће инхерентно довести до мање информација у узорку што може довести до занемаривања одређених података.
Разумевање заглађивања података
Када се подаци саставе, њима се може манипулирати да би се уклонили или смањили
нестабилност, или било коју другу врсту буке. Ово се назива изглађивање података.Идеја иза углађивања података је да може идентификовати поједностављене промене како би помогао у предвиђању различитих трендова и образаца. Делује као помоћ статистичарима или трговцима који морају да погледају много података - који често могу бити компликовани за варење - да пронађу обрасце које иначе не би видели.
Да бисте објаснили визуелним приказом, замислите једногодишњи графикон акција компаније Кс. Свака појединачна највиша тачка на графикону за дионицу може се смањити уз подизање свих нижих тачака. Ово би учинило глаткију криву, што би помогло инвеститору да направи предвиђања о томе како би акције могле деловати у будућности.
Економисти генерално преферирају заглађене податке јер боље идентификују промене трендова у поређењу са неуглађеним подацима, који могу изгледати нестабилнији и стварати лажне сигнале.
Посебна разматрања
Методе за углађивање података
Постоје различити начини на које се може изравнати податак. Неки од њих укључују методу рандомизације, користећи а Случајни ход, рачунајући а покретни просек, или извођење једне од неколико техника експоненцијалног изглађивања.
А. једноставан покретни просек (СМА) придаје једнаку тежину и недавним и историјским ценама, док ан експоненцијални покретни просек (ЕМА) придаје већу тежину најновијим подацима о ценама.
Модел случајног ходања обично се користи за описивање понашања финансијских инструмената, као што су акције. Неки инвеститори верују да не постоји веза између прошлог кретања цене хартије од вредности и њеног будућег кретања. Случајно изглађивање претпоставља да ће будуће тачке података бити једнаке последњој доступној тачки података, плус случајна променљива. Технички и фундаментални аналитичари се не слажу са овом идејом; верују да се будући покрети могу екстраполирати испитивањем прошлих трендова.
Често се користи у Техничка анализа, покретни просек изглађује акцију цене док филтрира нестабилност из случајних кретања цена. Овај процес се заснива на прошлим ценама, чинећи га показатељем који прати тренд или заостаје. Као што се може видети на графикону цена испод, покретни просек (ЕМА) има општи облик и тренд основних дневних података о ценама, приказаних свећњацима. Што је више дана укључено у покретни просек, линија постаје заглађенија.
Предности и недостаци заглађивања података
Изравнавање података може се користити за идентификацију трендова у економији, у хартијама од вредности, као што су акције, и осећању потрошача. Изравнавање података може се користити и у друге пословне сврхе.
На пример, економиста може изгладити податке које треба направити сезонска прилагођавања за одређене показатеље, попут малопродаје, смањењем варијација које се могу појавити сваког месеца, попут празника или цена бензина.
Међутим, постоје недостаци у коришћењу овог алата. Уједначавање података не даје увек објашњење трендова или образаца које помаже у идентификацији. Такође може довести до тога да се одређене тачке података занемарују истицањем других.
Помаже у идентификацији стварних трендова уклањањем буке из података
Омогућава сезонско прилагођавање економских података
Лако се постиже кроз неколико техника, укључујући покретне просеке
Уклањање података увијек има мање података за анализу, повећавајући ризик од грешака у анализи
Заглађивање може нагласити пристрасности аналитичара и занемарити истицања која могу бити значајна
Пример углађивања података у финансијском рачуноводству
Често навођен пример уједначавања података у пословном рачуноводству је да се направи накнада за сумњиве рачуне променом трошак лошег дуга из једног извештајног периода у други. На пример, компанија очекује да неће примити плаћање за одређену робу током два обрачунска периода; 1.000 УСД у првом извештајном периоду и 5.000 УСД у другом извештајном периоду.
Ако се очекује да ће први извештајни период имати висок приход, компанија може укључити укупан износ од 6.000 УСД као исправку вредности за сумњиве рачуне у том извештајном периоду. Ово би повећало трошак лошег дуга у билансу успеха за 6.000 долара и смањио нето приход за 6.000 долара. Тиме би се ублажио период високих прихода смањењем прихода. За предузећа је важно да користе судске и правне рачуноводствене методе приликом прилагођавања било ког рачуна.
