Definición de suavización de datos

Qué es el suavizado de datos?

El suavizado de datos se realiza utilizando un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos. Esto permite que los patrones importantes destaquen más claramente.

El suavizado de datos puede utilizarse para ayudar a predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de los valores, así como en el análisis económico. El suavizado de datos pretende ignorar los valores atípicos puntuales y tener en cuenta los efectos de la estacionalidad.

Puntos clave

  • El suavizado de datos utiliza un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos, permitiendo que los patrones importantes destaquen.
  • El suavizado de datos puede utilizarse para predecir tendencias, como las que se dan en los precios de los valores.
  • Los diferentes modelos de suavización de datos incluyen el método aleatorio el uso de medias móviles.
  • Si bien el suavizado de datos puede ayudar a predecir ciertas tendencias, conlleva una menor información en la muestra que puede llevar a ignorar ciertos puntos de datos.

Cómo entender el suavizado de datos

Cuando se compilan los datos, se pueden manipular para eliminar o reducir cualquier volatilidad, o cualquier otro tipo de ruido. Esto se llama suavización de datos.

La idea que subyace al 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 los operadores que necesitan mirar muchos datos -que a menudo pueden ser complicados de digerir- para encontrar patrones que no verían de otra manera.

Para explicarlo con una representación visual, imagine un gráfico de un año de las acciones de la empresa X's. Cada punto alto individual del gráfico de la acción puede reducirse al tiempo que se elevan todos los puntos bajos. Esto haría una curva más suave, lo que ayudaría a un inversor a hacer predicciones sobre cómo puede comportarse la acción en el futuro.

Los economistas suelen preferir 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.

Consideraciones especiales

Métodos de suavización de datos

Existen diferentes métodos para suavizar los datos. Algunas de ellas son el método de aleatorización, el uso de un paseo aleatorio, el cálculo de una media móvil o la realización de una de las diversas técnicas de suavización exponencial.

Una media móvil simple (SMA) da la misma importancia a los precios recientes y a los históricos, mientras que una media móvil exponencial (EMA) da más peso a los datos de los precios recientes.

El modelo de paseo aleatorio se utiliza habitualmente para describir el comportamiento de los instrumentos financieros, como las acciones. Algunos inversores creen que no hay relación entre el movimiento pasado del precio de un valor y su movimiento futuro. El suavizado por recorrido aleatorio supone 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.

La media móvil, utilizada a menudo en el análisis técnico, suaviza la acción de los precios y filtra la volatilidad de los movimientos aleatorios de los mismos. Este proceso se basa en precios pasados, lo que lo convierte en un indicador de seguimiento de tendencias o de retraso. Como se puede ver en el gráfico de precios de abajo, la media móvil (EMA) tiene la forma y la tendencia general de los datos de precios diarios subyacentes, representados por las velas. Cuantos más días se incorporan a la media móvil, más se suaviza la línea.

Imagen de Sabrina Jiang © Nuestro equipo 2020 

Ventajas y desventajas del alisado de datos

El suavizado de datos puede utilizarse para ayudar a identificar tendencias en la economía, en los valores, como las acciones, y en el sentimiento de los consumidores. El suavizado de datos también puede utilizarse para otros fines comerciales.

Por ejemplo, un economista puede suavizar los datos para realizar ajustes estacionales de ciertos indicadores, como las ventas al por menor, reduciendo las variaciones que pueden producirse cada mes, como las vacaciones o los precios de la gasolina.

Sin embargo, el uso de esta herramienta tiene sus inconvenientes. El suavizado de datos no siempre proporciona una explicación de las tendencias o patrones que ayuda a identificar. También puede hacer que se ignoren ciertos puntos de datos al enfatizar otros.

Pros

  • Ayuda a identificar las tendencias reales eliminando el ruido de los datos

  • Permite realizar ajustes estacionales de los datos económicos

  • Se consigue fácilmente mediante varias técnicas, como las medias móviles

Contras

  • La eliminación de datos siempre conlleva menos información para analizar, lo que aumenta el riesgo de errores en el análisis

  • El suavizado puede resaltar los sesgos de los analistas e ignorar los valores atípicos que pueden ser significativos

Ejemplo de suavización de datos en la contabilidad financiera

Un ejemplo a menudo citado de suavización de datos en la contabilidad empresarial es hacer una provisión para cuentas de dudoso cobro cambiando los gastos de deudas incobrables de un período de información a otro. Por ejemplo, una empresa espera no recibir el pago de ciertos bienes durante dos periodos contables; 1.000 dólares en el primer periodo contable y 5.000 dólares en el segundo.

Si se espera que el primer periodo de información tenga unos ingresos elevados, la empresa puede incluir la cantidad total de 6.000 dólares como provisión para cuentas de dudoso cobro en ese periodo de información. Esto aumentaría el gasto por deudas incobrables en la cuenta de resultados en 6.000 dólares y reduciría los ingresos netos en 6.000 dólares. De este modo, se suavizaría un periodo de altos ingresos al reducirlos. Es importante que las empresas utilicen el juicio y los métodos contables legales a la hora de ajustar cualquier cuenta.

Definición de suavizado de datos

Qué es el suavizado de datos?

El suavizado de datos se realiza mediante un algoritmo que elimina el ruido de un conjunto de datos. Esto permite que los patrones importantes se destaquen más claramente.

El suavizado de datos puede utilizarse para ayudar a predecir tendencias, como las que se encuentran en los precios de los valores, así como en el análisis económico. El suavizado de datos pretende ignorar los valores atípicos puntuales y tener en cuenta los efectos de la estacionalidad.

Puntos clave

  • El suavizado de datos utiliza un algoritmo para eliminar el ruido de un conjunto de datos, lo que permite destacar los patrones importantes.
  • El suavizado de datos puede utilizarse para predecir tendencias, como las que se dan en los precios de los valores.
  • Los diferentes modelos de suavización de datos incluyen el método aleatorio el uso de medias móviles.
  • Si bien el suavizado de datos puede ayudar a predecir ciertas tendencias, conlleva una menor información en la muestra que puede llevar a ignorar ciertos puntos de datos.

Cómo entender la suavización de datos

Cuando se recopilan los datos, se pueden manipular para eliminar o reducir la volatilidad o cualquier otro tipo de ruido. Esto se denomina suavización de datos.

La idea que subyace a la suavización de datos es que puede identificar cambios simplificados para ayudar a predecir diferentes tendencias y patrones. Actúa como una ayuda para los estadísticos o los operadores que necesitan mirar muchos datos -que a menudo pueden ser complicados de digerir- para encontrar patrones que no verían de otra manera.

Para explicarlo con una representación visual, imagine un gráfico de un año de las acciones de la empresa X. Cada punto alto individual del gráfico de la acción puede reducirse al tiempo que se elevan todos los puntos bajos. Esto haría una curva más suave, lo que ayudaría a un inversor a hacer predicciones sobre el comportamiento de las acciones en el futuro.

Los economistas suelen preferir 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.

Consideraciones especiales

Métodos para suavizar los datos

Existen diferentes métodos para suavizar los datos. Algunas de ellas son el método de aleatorización, el uso de un paseo aleatorio, el cálculo de una media móvil o la realización de una de las diversas técnicas de suavización exponencial.

Una media móvil simple (SMA) da el mismo peso a los precios recientes y a los históricos, mientras que una media móvil exponencial (EMA) da más peso a los datos de precios recientes.

El modelo de paseo aleatorio se utiliza habitualmente para describir el comportamiento de los instrumentos financieros, como las acciones. Algunos inversores creen que no hay relación entre el movimiento pasado del precio de un valor y su movimiento futuro. El suavizado por recorrido aleatorio supone 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.

Utilizada a menudo en el análisis técnico, la media móvil suaviza la acción de los precios mientras filtra la volatilidad de los movimientos aleatorios de los precios. Este proceso se basa en los precios del pasado, lo que lo convierte en un indicador que sigue la tendencia o se retrasa. Como puede verse en el gráfico de precios que aparece a continuación, la media móvil (EMA) tiene la forma y la tendencia general de los datos de precios diarios subyacentes, representados por las velas. Cuantos más días se incorporen a la media móvil, más se suaviza la línea.

Imagen de Sabrina Jiang © Nuestro equipo 2020 

Ventajas y desventajas de la suavización de datos

El suavizado de datos puede utilizarse para ayudar a identificar las tendencias de la economía, de los valores, como las acciones, y de la confianza de los consumidores. El suavizado de datos también puede utilizarse para otros fines comerciales.

Por ejemplo, un economista puede suavizar los datos para realizar ajustes estacionales de ciertos indicadores, como las ventas minoristas, reduciendo las variaciones que pueden producirse cada mes, como las vacaciones o los precios de la gasolina.

Sin embargo, el uso de esta herramienta tiene sus inconvenientes. El suavizado de datos no siempre proporciona una explicación de las tendencias o patrones que ayuda a identificar. También puede hacer que se ignoren ciertos puntos de datos enfatizando otros.

Pros

  • Ayuda a identificar las tendencias reales eliminando el ruido de los datos

  • Permite los ajustes estacionales de los datos económicos

  • Se logra fácilmente a través de varias técnicas, incluyendo los promedios móviles

Contras

  • La eliminación de datos siempre conlleva menos información para analizar, lo que aumenta el riesgo de errores en el análisis

  • El suavizado puede resaltar los sesgos de los analistas e ignorar los valores atípicos que pueden ser significativos

Ejemplo de suavización de datos en la contabilidad financiera

Un ejemplo de suavización de datos que se cita a menudo en la contabilidad empresarial es la provisión de cuentas de dudoso cobro mediante la modificación de los gastos por deudas incobrables de un período de información a otro. Por ejemplo, una empresa espera no recibir el pago de ciertos bienes durante dos períodos contables; 1.000 dólares en el primer período de información y 5.000 dólares en el segundo período de información.

Si se espera que el primer periodo de información tenga unos ingresos elevados, la empresa puede incluir la cantidad total de 6.000 dólares como provisión para cuentas de dudoso cobro en ese periodo de información. Esto aumentaría el gasto por deudas incobrables en la cuenta de resultados en 6.000 dólares y reduciría los ingresos netos en 6.000 dólares. De este modo, se suavizaría un periodo de altos ingresos mediante la reducción de los mismos. Es importante que las empresas utilicen el juicio y los métodos contables legales a la hora de ajustar cualquier cuenta.

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