Definición de suavizado de datos
¿Qué es el suavizado de datos?
El suavizado de datos se realiza mediante un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos. Esto permite que los patrones importantes se destaquen más claramente.
El suavizado de datos se puede utilizar para ayudar a predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de los valores, así como en el análisis económico que puede tener en cuenta los efectos de la estacionalidad o que puede ignorar valores atípicos puntuales.
Conclusiones clave
- El suavizado de datos utiliza un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos, lo que permite que se destaquen patrones importantes y se puede utilizar para predecir tendencias como las que se encuentran en los precios de los valores.
- Los diferentes modelos de suavizado de datos incluyen el método aleatorio el uso de promedios móviles.
- Si bien el suavizado de datos puede ayudar a predecir ciertas tendencias, inherentemente conducirá a menos información en la muestra que puede llevar a que se ignoren ciertos puntos de datos.
Explicación del suavizado de datos
Cuando se compilan los datos, se pueden manipular para eliminar o reducir cualquier volatilidad o cualquier otro tipo de ruido. A esto se le llama suavizado de datos.
La idea detrás del suavizado de datos es que puede identificar cambios simplificados para ayudar a predecir diferentes tendencias y patrones. Actúa como una ayuda para los estadísticos o comerciantes que necesitan mirar una gran cantidad de datos, que a menudo pueden ser complicados de digerir, para encontrar patrones que de otro modo no verían.
Para explicarlo con una representación visual, imagine un gráfico de un año para las acciones de la Compañía X. Cada punto alto individual en el gráfico para la acción se puede reducir mientras se aumentan todos los puntos más bajos. Esto haría una curva más suave, lo que ayudaría a un inversor a hacer predicciones sobre el rendimiento de las acciones en el futuro.
Los economistas generalmente prefieren los datos suavizados porque identifican mejor los cambios de tendencia en comparación con los datos no suavizados, que pueden parecer más erráticos y crear señales falsas.
Métodos de suavizado de datos
Existen diferentes métodos en los que se puede realizar el suavizado de datos. Algunos de estos incluyen el método de aleatorización, utilizando un recorrido aleatorio, calculando un promedio móvil o realizando una de varias técnicas de suavizado exponencial.
Un promedio móvil simple (SMA) otorga el mismo peso a los precios recientes y a los históricos, mientras que un promedio móvil exponencial (EMA) otorga más peso a los datos de precios recientes.
El modelo de paseo aleatorio se usa comúnmente para describir el comportamiento de instrumentos financieros como las acciones. Algunos inversores creen que no existe relación entre el movimiento pasado en el precio de un valor y su movimiento futuro. El suavizado de paseo aleatorio asume que los puntos de datos futuros serán iguales al último punto de datos disponible más una variable aleatoria. Los analistas técnicos y fundamentales no están de acuerdo con esta idea; creen que los movimientos futuros pueden extrapolarse examinando las tendencias pasadas.
A menudo utilizado en el análisis técnico, el promedio móvil suaviza la acción del precio mientras filtra la volatilidad de los movimientos de precios aleatorios. Este proceso se basa en precios pasados, lo que lo convierte en un indicador de seguimiento de tendencia o rezagado. Como se puede ver en el gráfico de precios a continuación, el promedio móvil (EMA) tiene la forma general y la tendencia de los datos de precios diarios subyacentes, representados por las velas. Cuantos más días se incorporen a la media móvil, más suavizada se vuelve la línea.
Pros y contras del suavizado de datos
El suavizado de datos se puede utilizar para ayudar a identificar tendencias en la economía, valores como acciones, sentimiento del consumidor o para otros fines comerciales.
Por ejemplo, un economista puede suavizar los datos para realizar ajustes estacionales para ciertos indicadores, como las ventas minoristas, al reducir las variaciones que pueden ocurrir cada mes, como las vacaciones o los precios de la gasolina.
Sin embargo, existen inconvenientes en el uso de esta herramienta. El suavizado de datos no siempre proporciona una explicación de las tendencias o patrones que ayuda a identificar. También puede llevar a que se ignoren ciertos puntos de datos al enfatizar otros.
Pros
- Ayuda a identificar tendencias reales al eliminar el ruido de los datos
- Permite ajustes estacionales de datos económicos.
- Se logra fácilmente a través de varias técnicas, incluidas las medias móviles.
Contras
- La eliminación de datos siempre conlleva menos información para analizar, lo que aumenta el riesgo de errores en el análisis.
- Suavizar puede enfatizar los sesgos de los analistas e ignorar los valores atípicos que pueden ser significativos
Ejemplo de suavizado de datos en la contabilidad financiera
Un ejemplo citado a menudo de suavizado de datos en la contabilidad empresarial es hacer una reserva para las cuentas de cobro dudoso para cambiar los gastos por deudas incobrables de un período de informe a otro. Por ejemplo, una empresa espera no recibir el pago por ciertos bienes durante dos períodos contables; $ 1,000 en el primer período de informe y $ 5,000 en el segundo período de informe.
Si se espera que el primer período de informe tenga un ingreso alto, la empresa puede incluir la cantidad total de $ 6,000 como reserva para cuentas de cobro dudoso en ese período de informe. Esto aumentaría el gasto por deudas incobrables en el estado de resultados en $ 6,000 y reduciría los ingresos netos en $ 6,000. Esto suavizaría así un período de altos ingresos al reducir los ingresos. Es importante que las empresas utilicen métodos de contabilidad legal y de juicio al ajustar las cuentas.