Definisjon av datautjevning
Utjevning av data gjøres ved å bruke en algoritme for å fjerne støy fra et datasett. Dette gjør at viktige mønstre skiller seg ut. Utjevning av data kan brukes til å hjelpe forutsi trender, for eksempel de som finnes i verdipapirpriser.
Utjevnet data er å foretrekke fordi de generelt identifiserer endringer i økonomien sammenlignet med usminkede data.
Utjevning av data forklart
Når data blir samlet, kan de manipuleres for å fjerne eller redusere all volatilitet, eller annen type støy. Dette kalles datautjevning.
Tanken bak utjevning av data er at den kan identifisere forenklede endringer for å bidra til å forutsi forskjellige trender og mønstre. Det fungerer som et hjelpemiddel for statistikere eller handelsmenn som trenger å se på mye data - som ofte kan være kompliserte å fordøye - for å finne mønstre de ellers ikke ville se.
For å forklare med en visuell representasjon, kan du forestille deg et ett-års diagram for Company X's aksje. Hvert individuelt høydepunkt på diagrammet for aksjen kan reduseres mens du hever alle de lavere poengene. Dette vil gi en jevnere kurve, og dermed hjelpe en investor med å gjøre spådommer om hvordan aksjen kan prestere i fremtiden.
Metoder for utjevning av data
Det er forskjellige metoder der utjevning av data kan gjøres. Noen av disse inkluderer tilfeldig metode, tilfeldig gange, glidende gjennomsnitt, enkel eksponentiell, lineær eksponentiell og sesongens eksponentiell utjevning.
Et glatt glidende gjennomsnitt legger vekt på både nylige priser og historiske priser.
Den tilfeldige gangmodellen brukes ofte for å beskrive atferden til finansielle instrumenter som aksjer. Noen investorer mener at det ikke er noe forhold mellom tidligere bevegelse i en verdipris og dens fremtidige bevegelse. Tilfeldig gangsutjevning forutsetter at fremtidige datapunkter vil være lik det siste tilgjengelige datapunktet pluss en tilfeldig variabel. Tekniske og grunnleggende analytikere er uenige i denne ideen; de tror fremtidige bevegelser kan bli ekstrapolert ved å undersøke tidligere trender.
Ofte brukt i teknisk analyse jevner det glidende gjennomsnittet prishandlinger mens det filtrerer ut flyktighet fra tilfeldige prisbevegelser. Denne prosessen er basert på tidligere priser, noe som gjør den til en trendfølgende indikator.
Fordeler og ulemper med utjevning av data
Utjevning av data kan brukes til å identifisere trender i økonomien, verdipapirer som aksjer, forbrukersentiment eller til andre forretningsformål.
Viktige takeaways
- Utjevning av data bruker en algoritme for å fjerne støy fra et datasett, slik at viktige mønstre skiller seg ut.
- Det kan brukes til å forutsi trender, for eksempel de som finnes i verdipapirpriser.
- Ulike modeller for utjevning av data inkluderer den tilfeldige metoden, tilfeldig gange og det bevegelige gjennomsnittet.
- Mens utjevning av data kan bidra til å forutsi visse trender, kan det føre til at visse datapunkter blir ignorert.
For eksempel kan en økonom glatte ut data for å gjøre sesongjusteringer for visse indikatorer som detaljomsetning ved å redusere variasjonene som kan oppstå hver måned, som høytider eller bensinpriser.
Det er imidlertid underganger å bruke dette verktøyet. Utjevning av data gir ikke alltid en forklaring på trender eller mønstre det hjelper til med å identifisere. Det kan også føre til at visse datapunkter blir ignorert ved å vektlegge andre.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.