数据平滑定义 编辑

什么是数据平滑？

数据平滑是通过使用一个算法来消除噪音 从一个数据集。这使得重要的模式更加清晰地突出。

数据平滑可以用来帮助预测趋势，比如证券价格中的趋势，也可以用于经济分析中，可以考虑季节性 或者可以忽略一次性异常值。

关键要点

• 数据平滑使用一种算法来去除数据集中的噪声，使重要的模式脱颖而出，并可用于预测证券价格等趋势。
• 不同的数据平滑模型包括随机法和移动平均法。
• 虽然数据平滑有助于预测某些趋势，但它本身会导致样本中的信息减少，从而导致某些数据点被忽略。

数据平滑说明

在编译数据时，可以对其进行操作以删除或减少任何波动 ，或任何其他类型的噪音。这称为数据平滑。

数据平滑背后的思想是，它可以识别简化的变化，以帮助预测不同的趋势和模式。它为统计学家或交易者提供了一种帮助，他们需要查看大量的数据，而这些数据往往很复杂，难以消化，从而找到他们在其他方面看不到的模式。

为了用直观的方式来解释，想象一张X公司股票的一年图表。股票图表上的每个高点都可以在抬高所有低点的同时降低。这将使曲线更为平滑，从而帮助投资者预测股票未来的表现。

经济学家通常更喜欢平滑数据，因为与非平滑数据相比，平滑数据能更好地识别趋势变化，而非平滑数据可能显得更不稳定，并产生虚假信号。

数据平滑方法

可以使用不同的方法进行数据平滑。其中一些包括随机化方法，使用随机游走，正在计算移动平均线 ，或执行几种指数平滑技术中的一种。

A简单移动平均线（SMA）将近期价格和历史价格放在同等的位置，而指数平均移动数（均线）更看重近期价格数据。

随机游走模型通常用于描述股票等金融工具的行为。一些投资者认为，证券价格的过去走势和未来走势之间没有关系。随机游动平滑假设未来的数据点等于最后一个可用的数据点加上一个随机变量。技术和基本面分析师不同意这一观点；他们认为，可以通过研究过去的趋势来推断未来走势。

常用于技术分析 移动平均线平滑了价格波动，同时过滤了随机价格波动带来的波动。此过程基于过去的价格，使其成为趋势跟踪或滞后指标。从下面的价格图表中可以看出，移动平均线（EMA）具有烛台所描绘的基本每日价格数据的一般形状和趋势。纳入移动平均线的天数越多，这条线就越平滑。

数据平滑的利弊

数据平滑可用于帮助识别经济趋势、证券（如股票）、消费者情绪或其他商业目的。

例如，经济学家可以将数据平滑化以季节性调整 对于某些指标，如零售额，通过减少每月可能发生的变化，如节假日或汽油价格。

然而，使用这个工具也有缺点。数据平滑并不总是能解释它帮助识别的趋势或模式。它还可能导致某些数据点被忽略，而强调其他数据点。

• 通过消除数据中的噪音帮助识别真实的趋势

• 允许对经济数据进行季节性调整

• 通过移动平均线等多种技术轻松实现

• 删除数据总是伴随着要分析的信息较少，从而增加了分析中出错的风险

• 平滑可能会强调分析师的偏见，而忽略可能有意义的异常值

财务会计数据平滑实例

在商业会计中，数据平滑的一个经常被引用的例子是；呆账准备金&更改；坏账费用 从一个报告期到另一个报告期。例如，一家公司预计在两个会计期间内不会收到某些货物的付款；第一个报告期为1000美元，第二个报告期为5000美元。

如果第一个报告期预计收入较高，公司可将总额6000美元作为该报告期的呆账备抵。这将使损益表上的坏账费用增加6000美元，净收入减少6000美元。因此，这将通过减少收入来缓和高收入时期。对公司来说，在调整账目时，运用判断和合法的会计方法是很重要的。