هموارسازی داده چیست؟

هموارسازی داده با استفاده از یک الگوریتم برای حذف نویز از یک مجموعه داده انجام می‌شود. این کار به الگوهای مهم اجازه می‌دهد تا واضح‌تر نمایان شوند.هموارسازی داده می‌تواند برای کمک به پیش‌بینی روندها، مانند روندهای موجود در قیمت اوراق بهادار و همچنین در تحلیل اقتصادی استفاده شود. هدف هموارسازی داده، نادیده گرفتن نقاط پرت منفرد و در نظر گرفتن اثرات فصلی است.

نکات کلیدی

• هموارسازی داده از یک الگوریتم برای حذف نویز از یک مجموعه داده استفاده می‌کند و به الگوهای مهم اجازه می‌دهد تا نمایان شوند.
• هموارسازی داده می‌تواند برای پیش‌بینی روندها، مانند روندهای موجود در قیمت اوراق بهادار، استفاده شود.
• مدل‌های مختلف هموارسازی داده شامل روش تصادفی و استفاده از میانگین متحرک است.
• در حالی که هموارسازی داده می‌تواند به پیش‌بینی روندهای خاص کمک کند، ذاتاً منجر به کاهش اطلاعات در نمونه می‌شود که ممکن است منجر به نادیده گرفته شدن نقاط داده خاص شود.

درک هموارسازی داده

هنگامی که داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند، می‌توان آنها را برای حذف یا کاهش هرگونه نوسان یا هر نوع نویز دیگر دستکاری کرد. این کار هموارسازی داده نامیده می‌شود.ایده پشت هموارسازی داده این است که می‌تواند تغییرات ساده‌شده را برای کمک به پیش‌بینی روندهای و الگوهای مختلف شناسایی کند. این به عنوان کمکی برای آماردانان یا معامله‌گرانی عمل می‌کند که نیاز به بررسی داده‌های زیادی دارند - که اغلب هضم آنها پیچیده است - تا الگوهایی را پیدا کنند که در غیر این صورت نمی‌دیدند.برای توضیح با یک نمایش بصری، نمودار یک ساله سهام شرکت X را تصور کنید. هر نقطه اوج جداگانه در نمودار سهام می‌تواند کاهش یابد در حالی که همه نقاط پایین‌تر افزایش می‌یابند. این کار یک منحنی هموارتر ایجاد می‌کند و در نتیجه به سرمایه‌گذار کمک می‌کند تا در مورد نحوه عملکرد سهام در آینده پیش‌بینی کند.داده‌های هموارشده عموماً توسط اقتصاددانان ترجیح داده می‌شوند زیرا در مقایسه با داده‌های هموارنشده که ممکن است نامنظم‌تر به نظر برسند و سیگنال‌های نادرست ایجاد کنند، تغییرات در روندها را بهتر شناسایی می‌کنند.

روش‌های هموارسازی داده

روش‌های مختلفی برای انجام هموارسازی داده وجود دارد. برخی از این موارد شامل روش تصادفی، استفاده از گام تصادفی، محاسبه میانگین متحرک یا انجام یکی از چندین تکنیک هموارسازی نمایی است.یک میانگین متحرک ساده (SMA) وزن مساوی را به قیمت‌های اخیر و قیمت‌های تاریخی می‌دهد، در حالی که یک میانگین متحرک نمایی (EMA) وزن بیشتری را به داده‌های قیمت اخیر می‌دهد.مدل گام تصادفی معمولاً برای توصیف رفتار ابزارهای مالی مانند سهام استفاده می‌شود. برخی از سرمایه‌گذاران بر این باورند که هیچ ارتباطی بین حرکت گذشته در قیمت یک اوراق بهادار و حرکت آینده آن وجود ندارد. هموارسازی گام تصادفی فرض می‌کند که نقاط داده آینده برابر با آخرین نقطه داده موجود، به اضافه یک متغیر تصادفی خواهند بود. تحلیلگران تکنیکال و بنیادی با این ایده مخالفند. آنها معتقدند که با بررسی روندهای گذشته می‌توان حرکات آینده را برون‌یابی کرد.میانگین متحرک که اغلب در تحلیل تکنیکال استفاده می‌شود، عملکرد قیمت را هموار می‌کند در حالی که نوسانات ناشی از حرکات تصادفی قیمت را فیلتر می‌کند. این فرآیند بر اساس قیمت‌های گذشته است و آن را به یک شاخص دنبال‌کننده روند (یا تأخیری) تبدیل می‌کند. همانطور که در نمودار قیمت زیر مشاهده می‌شود، میانگین متحرک (EMA) شکل و روند کلی داده‌های قیمت روزانه زیربنایی را که توسط کندل‌استیک‌ها نشان داده شده است، دارد. هرچه روزهای بیشتری در میانگین متحرک گنجانده شود، خط هموارتر می‌شود.

مزایا و معایب هموارسازی داده

هموارسازی داده می‌تواند برای کمک به شناسایی روندها در اقتصاد، در اوراق بهادار مانند سهام و احساسات مصرف‌کننده استفاده شود. هموارسازی داده همچنین می‌تواند برای اهداف تجاری دیگر استفاده شود.به عنوان مثال، یک اقتصاددان می‌تواند داده‌ها را هموار کند تا تعدیلات فصلی را برای شاخص‌های خاص، مانند فروش خرده‌فروشی، با کاهش تغییراتی که ممکن است هر ماه رخ دهد، مانند تعطیلات یا قیمت بنزین، انجام دهد.با این حال، استفاده از این ابزار دارای معایبی است. هموارسازی داده همیشه توضیحی برای روندها یا الگوهایی که به شناسایی آنها کمک می‌کند، ارائه نمی‌دهد. همچنین ممکن است منجر به نادیده گرفته شدن نقاط داده خاص با تأکید بر موارد دیگر شود.

مزایا

• با حذف نویز از داده‌ها، به شناسایی روندهای واقعی کمک می‌کند.
• امکان تعدیلات فصلی داده‌های اقتصادی را فراهم می‌کند.
• به راحتی از طریق چندین تکنیک از جمله میانگین متحرک به دست می‌آید.

معایب

• حذف داده همیشه با اطلاعات کمتری برای تجزیه و تحلیل همراه است و خطر خطا در تجزیه و تحلیل را افزایش می‌دهد.
• هموارسازی ممکن است بر تعصبات تحلیلگران تأکید کند و نقاط پرت را که ممکن است معنادار باشند، نادیده بگیرد.

مثالی از هموارسازی داده در حسابداری مالی

یک مثال اغلب ذکر شده از هموارسازی داده در حسابداری تجاری، ایجاد ذخیره برای مطالبات مشکوک الوصول با تغییر هزینه مطالبات سوخت شده از یک دوره گزارشگری به دوره دیگر است. به عنوان مثال، یک شرکت انتظار دارد که برای کالاهای خاص در طول دو دوره حسابداری، پرداختی دریافت نکند. ۱۰۰۰ دلار در دوره گزارشگری اول و ۵۰۰۰ دلار در دوره گزارشگری دوم.اگر انتظار می‌رود دوره گزارشگری اول درآمد بالایی داشته باشد، شرکت ممکن است کل مبلغ ۶۰۰۰ دلار را به عنوان ذخیره برای مطالبات مشکوک الوصول در آن دوره گزارشگری لحاظ کند. این امر باعث افزایش هزینه مطالبات سوخت شده در صورت سود و زیان به میزان ۶۰۰۰ دلار و کاهش سود خالص به میزان ۶۰۰۰ دلار می‌شود. این امر در نتیجه یک دوره با درآمد بالا را با کاهش درآمد هموار می‌کند. مهم است که شرکت‌ها هنگام تعدیل هر حسابی از قضاوت و روش‌های حسابداری قانونی استفاده کنند.