Definição de suavização de dados
O que é suavização de dados?
A suavização de dados é feita usando um algoritmo para remover o ruído de um conjunto de dados. Isso permite que padrões importantes se destaquem mais claramente.
A suavização de dados pode ser usada para ajudar a prever tendências, como aquelas encontradas em preços de títulos, bem como em análises econômicas. A suavização de dados tem como objetivo ignorar valores atípicos únicos e levar em consideração os efeitos da sazonalidade.
Principais vantagens
- A suavização de dados usa um algoritmo para remover o ruído de um conjunto de dados, permitindo que padrões importantes se destaquem.
- A suavização de dados pode ser usada para prever tendências, como aquelas encontradas nos preços de títulos.
- Diferentes modelos de suavização de dados incluem o método aleatório e o uso de médias móveis.
- Embora a suavização de dados possa ajudar a prever certas tendências, ela levará inerentemente a menos informações na amostra, o que pode fazer com que certos pontos de dados sejam ignorados.
Compreendendo a suavização de dados
Quando os dados são compilados, eles podem ser manipulados para remover ou reduzir qualquer volatilidade ou qualquer outro tipo de ruído. Isso é chamado de suavização de dados.
A ideia por trás da suavização de dados é que ela pode identificar mudanças simplificadas para ajudar a prever diferentes tendências e padrões. Ele atua como um auxílio para estatísticos ou comerciantes que precisam examinar muitos dados – que muitas vezes podem ser complicados de digerir – para encontrar padrões que de outra forma não veriam.
Para explicar com uma representação visual, imagine um gráfico de um ano para as ações da Empresa X. Cada ponto alto individual no gráfico para o estoque pode ser reduzido enquanto aumenta todos os pontos mais baixos. Isso criaria uma curva mais suave, ajudando o investidor a fazer previsões sobre como a ação pode se comportar no futuro.
Os dados suavizados são geralmente preferidos pelos economistas porque identificam melhor as mudanças nas tendências em comparação com os dados não suavizados, que podem parecer mais erráticos e criar sinais falsos.
Considerações Especiais
Métodos para suavização de dados
Existem diferentes métodos nos quais a suavização de dados pode ser feita. Alguns deles incluem o método de randomização, usando um passeio aleatório, calculando uma média móvel ou conduzindo uma das várias técnicas de suavização exponencial.
Uma média móvel simples (SMA) atribui peso igual aos preços recentes e históricos, enquanto uma média móvel exponencial (MME) atribui mais peso aos dados de preços recentes.
O modelo de passeio aleatório é comumente usado para descrever o comportamento de instrumentos financeiros, como ações. Alguns investidores acreditam que não há relação entre o movimento passado no preço de um título e seu movimento futuro. A suavização da caminhada aleatória assume que os pontos de dados futuros serão iguais ao último ponto de dados disponível, mais uma variável aleatória. Analistas técnicos e fundamentais discordam dessa ideia; eles acreditam que movimentos futuros podem ser extrapolados examinando tendências passadas.
Freqüentemente usada em análises técnicas, a média móvel suaviza a ação do preço enquanto filtra a volatilidade dos movimentos aleatórios dos preços. Esse processo é baseado em preços anteriores, tornando-o um indicador de tendência ou atraso. Como pode ser visto no gráfico de preços abaixo, a média móvel (MME) tem a forma geral e a tendência dos dados de preços diários subjacentes, representados pelas velas. Quanto mais dias incorporados à média móvel, mais suavizada a linha se torna.
Vantagens e desvantagens da suavização de dados
A suavização de dados pode ser usada para ajudar a identificar tendências na economia, em títulos, como ações, e na opinião do consumidor. A suavização de dados também pode ser usada para outros fins comerciais.
Por exemplo, um economista pode suavizar os dados para fazer ajustes sazonais para certos indicadores, como vendas no varejo, reduzindo as variações que podem ocorrer a cada mês, como feriados ou preços do gás.
Existem quedas no uso dessa ferramenta, no entanto. A suavização de dados nem sempre fornece uma explicação das tendências ou padrões que ajuda a identificar. Também pode fazer com que certos pontos de dados sejam ignorados ao enfatizar outros.
Prós
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Ajuda a identificar tendências reais, eliminando o ruído dos dados
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Permite ajustes sazonais de dados econômicos
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Facilmente alcançado através de várias técnicas, incluindo médias móveis
Contras
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Remover dados sempre vem com menos informações para analisar, aumentando o risco de erros na análise
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A suavização pode enfatizar os preconceitos dos analistas e ignorar outliers que podem ser significativos
Exemplo de suavização de dados em contabilidade financeira
Um exemplo frequentemente citado de suavização de dados na contabilidade empresarial é fazer uma provisão para contas duvidosas alterando as despesas com dívidas inadimplentes de um período de relatório para outro. Por exemplo, uma empresa espera não receber o pagamento de certas mercadorias em dois períodos contábeis; $ 1.000 no primeiro período de relatório e $ 5.000 no segundo período de relatório.
Se se espera que o primeiro período de relatório tenha uma receita alta, a empresa pode incluir o valor total de $ 6.000 como provisão para devedores duvidosos naquele período de relatório. Isso aumentaria a despesa com dívidas inadimplentes na demonstração de resultados em $ 6.000 e reduziria o lucro líquido em $ 6.000. Isso suavizaria um período de alta renda, reduzindo a receita. É importante que as empresas usem métodos de julgamento e de contabilidade legal ao ajustar as contas.