Definizione del livellamento dei dati
Che cos’è il livellamento dei dati?
Il livellamento dei dati viene eseguito utilizzando un algoritmo per rimuovere il rumore da un set di dati. Ciò consente ai modelli importanti di risaltare più chiaramente.
Il livellamento dei dati può essere utilizzato per aiutare a prevedere le tendenze, come quelle riscontrate nei prezzi dei titoli, nonché nell’analisi economica che può tenere conto degli effetti della stagionalità o che può ignorare i valori anomali una tantum.
Punti chiave
- Il livellamento dei dati utilizza un algoritmo per rimuovere il rumore da un set di dati, consentendo a modelli importanti di risaltare e può essere utilizzato per prevedere tendenze come quelle riscontrate nei prezzi dei titoli.
- Diversi modelli di livellamento dei dati includono il metodo casuale l’uso di medie mobili.
- Sebbene il livellamento dei dati possa aiutare a prevedere determinate tendenze, porterà intrinsecamente a meno informazioni nel campione che potrebbero portare a ignorare determinati punti di dati.
Spiegazione del livellamento dei dati
Quando i dati vengono compilati, possono essere manipolati per rimuovere o ridurre qualsiasi volatilità o qualsiasi altro tipo di rumore. Questo si chiama smussamento dei dati.
L’idea alla base del livellamento dei dati è che può identificare modifiche semplificate al fine di aiutare a prevedere tendenze e modelli diversi. Agisce come un aiuto per gli statistici o i commercianti che hanno bisogno di esaminare molti dati, che spesso possono essere complicati da digerire, per trovare modelli che altrimenti non vedrebbero.
Per spiegare con una rappresentazione visiva, immagina un grafico di un anno per le azioni della società X. Ogni singolo punto più alto del grafico per il titolo può essere ridotto aumentando tutti i punti più bassi. Ciò renderebbe una curva più liscia, aiutando così un investitore a fare previsioni su come il titolo potrebbe comportarsi in futuro.
I dati uniformi sono generalmente preferiti dagli economisti perché identificano meglio i cambiamenti di tendenza rispetto ai dati non livellati, che possono apparire più irregolari e creare falsi segnali.
Metodi di livellamento dei dati
Esistono diversi metodi in cui è possibile eseguire il livellamento dei dati. Alcuni di questi includono il metodo di randomizzazione, utilizzando una passeggiata aleatoria, il calcolo di una media mobile o l’esecuzione di una delle numerose tecniche di livellamento esponenziale.
Una media mobile semplice (SMA) attribuisce lo stesso peso sia ai prezzi recenti che a quelli storici, mentre una media mobile esponenziale (EMA) dà più peso ai dati sui prezzi recenti.
Il modello di passeggiata aleatoria è comunemente usato per descrivere il comportamento di strumenti finanziari come le azioni. Alcuni investitori ritengono che non vi sia alcuna relazione tra il movimento passato del prezzo di un titolo e il suo movimento futuro. Il livellamento della camminata casuale presuppone che i punti dati futuri corrisponderanno all’ultimo punto dati disponibile più una variabile casuale. Gli analisti tecnici e fondamentali non sono d’accordo con questa idea; credono che i movimenti futuri possano essere estrapolati esaminando le tendenze passate.
Spesso utilizzata nell’analisi tecnica, la media mobile attenua l’azione dei prezzi mentre filtra la volatilità dai movimenti casuali dei prezzi. Questo processo si basa sui prezzi passati, rendendolo un indicatore di tendenza o ritardo. Come si può vedere nel grafico dei prezzi qui sotto, la media mobile (EMA) ha la forma e l’andamento generali dei dati sui prezzi giornalieri sottostanti, rappresentati dalle candele. Più giorni sono incorporati nella media mobile, più liscia diventa la linea.
Pro e contro del livellamento dei dati
Il livellamento dei dati può essere utilizzato per identificare le tendenze nell’economia, titoli come azioni, fiducia dei consumatori o per altri scopi aziendali.
Ad esempio, un economista può appianare i dati per apportare aggiustamenti stagionali per determinati indicatori come le vendite al dettaglio riducendo le variazioni che possono verificarsi ogni mese come le vacanze o i prezzi del gas.
Tuttavia, l’utilizzo di questo strumento presenta degli inconvenienti. La regolarizzazione dei dati non sempre fornisce una spiegazione delle tendenze o dei modelli che aiuta a identificare. Può anche portare a ignorare determinati punti dati enfatizzandone altri.
Professionisti
- Aiuta a identificare le tendenze reali eliminando il rumore dai dati
- Consente aggiustamenti stagionali dei dati economici
- Ottenuto facilmente attraverso diverse tecniche, comprese le medie mobili
Contro
- La rimozione dei dati comporta sempre meno informazioni da analizzare, aumentando il rischio di errori nell’analisi
- Il livellamento può enfatizzare i pregiudizi degli analisti e ignorare valori anomali che potrebbero essere significativi
Esempio di livellamento dei dati nella contabilità finanziaria
Un esempio spesso citato di smussamento dei dati nella contabilità aziendale è quello di prevedere che i conti dubbi cambino le spese per crediti inesigibili da un periodo di rendicontazione all’altro. Ad esempio, una società si aspetta di non ricevere il pagamento per determinati beni in due periodi contabili; $ 1.000 nel primo periodo di rapporto e $ 5.000 nel secondo periodo di rapporto.
Se si prevede che il primo periodo di rendicontazione avrà un reddito elevato, la società può includere l’importo totale di $ 6.000 come fondo svalutazione crediti in quel periodo di rendicontazione. Ciò aumenterebbe la spesa per debiti inesigibili sul conto economico di $ 6.000 e ridurrebbe l’utile netto di $ 6.000. Ciò appianerebbe così un periodo ad alto reddito riducendo il reddito. È importante che le aziende utilizzino metodi giudiziari e contabili legali durante la rettifica dei conti.