19 abril 2021 13:15

Función agregada

¿Qué es la función agregada?

Una función agregada es un cálculo matemático que involucra un conjunto de valores que da como resultado un valor único que expresa la importancia de los datos a partir de los cuales se calcula. Las funciones agregadas se utilizan a menudo en bases de datos, hojas de cálculo y muchos otros paquetes de software de manipulación de datos que ahora son comunes en el lugar de trabajo. En el contexto de las finanzas, las funciones agregadas se utilizan ampliamente en economía y finanzas para proporcionar números clave que representan la salud económica o el desempeño de las acciones y del sector.

Conclusiones clave

  • Las funciones agregadas entregan un solo número para representar un conjunto de datos. Los números que se utilizan pueden ser productos de funciones agregadas.
  • Los economistas utilizan los resultados de la agregación de datos para trazar cambios a lo largo del tiempo y proyectar tendencias futuras.
  • Los modelos creados a partir de datos agregados se pueden utilizar para influir en las decisiones políticas y comerciales.

Comprensión de la función agregada

La función agregada simplemente se refiere a los cálculos realizados en un conjunto de datos para obtener un único número que represente con precisión los datos subyacentes. El uso de computadoras ha mejorado la forma en que se realizan estos cálculos, lo que permite que las funciones agregadas produzcan resultados muy rápidamente e incluso ajusten las ponderaciones en función de la confianza que el usuario tiene en los datos. Gracias a las computadoras, las funciones agregadas pueden manejar conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos.

Las funciones agregadas comunes incluyen:

  • Promedio (también llamado media aritmética)
  • Contar
  • Máximo
  • Nanmean (la media que ignora los valores de NaN, también conocida como «nula» o «nula»)
  • Mediana
  • Mínimo
  • Modo
  • Suma

Funciones agregadas en modelos económicos

Las matemáticas para las funciones agregadas pueden ser bastante simples, como encontrar el crecimiento promedio del producto interno bruto (PIB) de los EE. UU. Durante los últimos 10 años. Dada una lista de cifras del PIB, que en sí misma es un producto de una función agregada en un conjunto de datos, encontraría la diferencia de un año a otro y luego sumaría las diferencias y dividiría por 10. La matemática es factible con lápiz y papel, pero imagínese intentar hacer ese cálculo para un conjunto de datos que contenga cifras del PIB de todos los países del mundo. En este caso, una hoja de Excel reduce en gran medida el tiempo de procesamiento y una solución programática como el software de modelado es aún mejor. Este tipo de potencia de procesamiento ha ayudado enormemente a los economistas a realizar conjuntos de funciones agregadas en conjuntos de datos masivos.

La econometría y otros campos dentro de la disciplina usan funciones agregadas a diario y, a veces, lo reconocen en el nombre de la figura resultante. La oferta y la demanda agregadas es una representación visual de los resultados de dos funciones agregadas, una realizada en un conjunto de datos de producción y otra en un conjunto de datos de gastos. La curva de demanda agregada se produce a partir de un conjunto de datos de gasto similar y muestra el número agregado de los subconjuntos trazados durante un período para producir una curva que muestra los cambios a lo largo de la serie de tiempo. Este tipo de visualización o modelado ayuda a mostrar el estado actual de la economía y se puede utilizar para informar políticas y decisiones comerciales del mundo real.

Funciones agregadas en los negocios

Obviamente, hay muchas funciones agregadas en los negocios: costos agregados, ingresos agregados, horas agregadas, etc. Dicho esto, una de las formas más interesantes en que se utiliza la función de agregación en finanzas es modelando el riesgo agregado.

valor agregado en riesgo. Los cálculos utilizados para llegar a estos números deben reflejar con precisión los riesgos de que en sí mismos son probabilidades basadas en conjuntos de datos.

Con un alto nivel de complejidad, una suposición soleada en el lugar equivocado puede socavar todo el modelo. Este problema exacto jugó un papel en las consecuencias del colapso de Lehman Brothers.