Duomenų išlyginimo apibrėžimas
Duomenys išlyginami naudojant algoritmą, kad būtų pašalintas triukšmas iš duomenų rinkinio. Tai leidžia svarbiems modeliams išsiskirti. Duomenų išlyginimas gali būti naudojamas numatyti tendencijas, tokias kaip vertybinių popierių kainos.
Pirmenybė teikiama išlygintiems duomenims, nes jie paprastai nustato ekonomikos pokyčius, palyginti su neišpjaustytais duomenimis.
Duomenų išlyginimas paaiškintas
Sudarant duomenis, jais galima manipuliuoti, kad būtų pašalintas ar sumažintas bet koks nepastovumas ar bet koks kitas triukšmas. Tai vadinama duomenų išlyginimu.
Duomenų išlyginimo idėja yra ta, kad juo galima nustatyti supaprastintus pokyčius, kad būtų galima numatyti skirtingas tendencijas ir modelius. Tai yra pagalba statistikams ar prekybininkams, kuriems reikia peržiūrėti daugybę duomenų - kuriuos dažnai sunku komplikuoti - rasti modelius, kurių jie kitaip nematytų.
Norėdami paaiškinti vizualiai, įsivaizduokite vienerių metų X bendrovės akcijų diagramą. Kiekvienas atskiras aukščiausias akcijų taškas diagramoje gali būti sumažintas, kartu padidinant visus žemiausius taškus. Tai sudarytų sklandesnę kreivę ir tokiu būdu padėtų investuotojui numatyti, kaip ateityje gali veikti akcijos.
Duomenų išlyginimo metodai
Yra skirtingi metodai, kuriais galima atlikti duomenų išlyginimą. Kai kurie iš jų apima atsitiktinį metodą, atsitiktinį ėjimą, slenkamąjį vidurkį, paprastą eksponentą, tiesinį eksponentą ir sezoninį eksponentinį išlyginimą.
Išlygintas slenkamasis vidurkis prilygsta tiek naujausioms, tiek istorinėms kainoms.
Atsitiktinio ėjimo modelis dažniausiai naudojamas apibūdinti finansinių priemonių, tokių kaip akcijos, elgsenai. Kai kurie investuotojai mano, kad tarp ankstesnio vertybinių popierių kainos pokyčio ir jo judėjimo ateityje nėra jokio ryšio. Atsitiktinio ėjimo išlyginimas daro prielaidą, kad būsimi duomenų taškai bus lygūs paskutiniam turimam duomenų taškui plius atsitiktinis kintamasis. Techniniai ir fundamentalūs analitikai su šia idėja nesutinka; jie mano, kad ateities judėjimus galima ekstrapoliuoti ištyrus praeities tendencijas.
Dažnai naudojamas techninėje analizėje, slenkamasis vidurkis išlygina kainos veiksmus, tuo pačiu pašalindamas nepastovumą nuo atsitiktinių kainų pokyčių. Šis procesas grindžiamas ankstesnėmis kainomis, todėl rodiklis gali būti tendencijų stebėjimas arba atsilikimas.
Duomenų išlyginimo privalumai ir trūkumai
Duomenų išlyginimas gali būti naudojamas nustatant ekonomikos tendencijas, vertybinius popierius, tokius kaip akcijos, vartotojų nuotaikos ar kitais verslo tikslais.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Duomenų išlyginimas naudoja algoritmą, kad pašalintų triukšmą iš duomenų rinkinio, leidžiant išsiskirti svarbiems modeliams.
- Jis gali būti naudojamas prognozuoti tendencijas, tokias kaip vertybinių popierių kainos.
- Įvairūs duomenų lyginimo modeliai apima atsitiktinį metodą, atsitiktinį ėjimą ir slenkamąjį vidurkį.
- Duomenų išlyginimas gali padėti numatyti tam tikras tendencijas, tačiau gali būti, kad tam tikri duomenų taškai bus ignoruojami.
Pvz., Ekonomistas gali išlyginti duomenis, kad būtų galima koreguoti sezoninius tam tikrus rodiklius, pvz., Mažmeninę prekybą, mažindamas kiekvieną mėnesį vykstančius pokyčius, pavyzdžiui, švenčių dienas ar dujų kainas.
Tačiau naudojant šią priemonę trūksta lėšų. Duomenų išlyginimas ne visada paaiškina tendencijas ar modelius, kuriuos padeda nustatyti. Taip pat gali būti, kad kai kurie duomenų punktai bus ignoruojami pabrėžiant kitus.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.