資料平滑是透過使用一種從資料集中去除噪聲的演算法來完成的。這使得重要的模式更加清晰地突出。
資料平滑可以用來幫助預測趨勢,比如證券價格和經濟分析中的趨勢。資料平滑旨在忽略一次性異常值,並考慮季節性的影響。
在編譯資料時,可以對其進行操作,以消除或減少任何波動性或任何其他型別的噪聲。這稱為資料平滑。
資料平滑背後的思想是,它可以識別簡化的變化,以幫助預測不同的趨勢和模式。它為統計學家或交易者提供了一種幫助,他們需要檢視大量的資料,而這些資料往往很複雜,難以消化,從而找到他們在其他方面看不到的模式。
為了用直觀的方式來解釋,想象一張X公司股票的一年圖表。股票圖表上的每個高點都可以在抬高所有低點的同時降低。這將使曲線更為平滑,從而幫助投資者預測股票未來的表現。
經濟學家通常更喜歡平滑資料,因為與非平滑資料相比,平滑資料能更好地識別趨勢變化,而非平滑資料可能顯得更不穩定,並產生虛假訊號。
可以使用不同的方法進行資料平滑。其中一些包括隨機化方法,使用隨機遊走,計算移動平均數,或進行指數平滑技術之一。
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隨機遊走模型通常用於描述金融工具(如股票)的行為。一些投資者認為,證券價格的過去走勢和未來走勢之間沒有關係。隨機遊動平滑假設未來的資料點將等於最後一個可用的資料點,加上一個隨機變數。技術和基本面分析師不同意這一觀點;他們認為,透過研究過去的趨勢,可以推斷出未來的走勢。
移動平均線常用於技術分析,它可以平滑價格波動,同時過濾隨機價格波動。這個過程是基於過去的價格,使之成為一個趨勢跟蹤或滯後指標。從下麵的價格圖表中可以看出,移動平均線(EMA)具有燭臺所描繪的基本每日價格資料的一般形狀和趨勢。納入移動平均線的天數越多,這條線就越平滑。
資料平滑可用於幫助識別經濟、證券(如股票)和消費者情緒的趨勢。資料平滑也可以用於其他業務目的。
例如,經濟學家可以透過減少每月可能發生的變化(如節假日或油價),平滑資料,對某些指標(如零售額)進行季節性調整。
然而,使用這個工具也有缺點。資料平滑並不總是能解釋它幫助識別的趨勢或模式。它還可能導致某些資料點被忽略,而強調其他資料點。
贊成的意見
Helps identify real trends by eliminating noise from the data
Allows for seasonal adjustments of economic data
Easily achieved through several techniques including moving averages
欺騙
Removing data always comes with less information to ****yze, increasing the risk of errors in ****ysis
Smoothing may emphasize ****ysts' biases and ignore outliers that may be meaningful
企業會計中經常引用的一個資料平滑的例子是,透過將壞賬費用從一個報告期改為另一個報告期,對獃賬進行備抵。例如,一家公司預期在兩個會計期間內不會收到某些商品的付款$第一個報告期為1000美元,第二個報告期為5000美元。
如果第一個報告期預計收入較高,公司可將總額6000美元作為該報告期的獃賬備抵。這將使損益表上的壞賬費用增加6000美元,凈收入減少6000美元,從而透過減少收入來平穩高收入時期。對公司來說,在調整賬目時,運用判斷和合法的會計方法是很重要的。
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