Veri Düzeltme Tanımı
Veri Düzeltme Nedir?
Veri yumuşatma, bir veri kümesindeki gürültüyü gidermek için bir algoritma kullanılarak yapılır. Bu, önemli modellerin daha net bir şekilde öne çıkmasını sağlar.
Veri yumuşatma, menkul kıymet fiyatlarında ve ekonomik analizde bulunanlar gibi eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Veri yumuşatma, tek seferlik aykırı değerleri göz ardı etmek ve mevsimselliğin etkilerini hesaba katmak için tasarlanmıştır.
Temel Çıkarımlar
- Veri yumuşatma, bir veri kümesindeki gürültüyü gidermek için bir algoritma kullanır ve önemli modellerin öne çıkmasını sağlar.
- Veri yumuşatma, menkul kıymet fiyatlarında bulunanlar gibi eğilimleri tahmin etmek için kullanılabilir.
- Farklı veri düzeltme modelleri, hareketli ortalamaların kullanımını içeren rastgele yöntemi içerir.
- Veri yumuşatma belirli eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olabilirken, doğal olarak örnekte daha az bilgiye yol açacak ve bu da belirli veri noktalarının göz ardı edilmesine yol açacaktır.
Veri Düzeltmeyi Anlamak
Veriler derlendiğinde, herhangi bir volatiliteyi veya diğer herhangi bir gürültü türünü gidermek veya azaltmak için manipüle edilebilir. Buna veri yumuşatma denir.
Veri yumuşatmanın arkasındaki fikir, farklı eğilimleri ve kalıpları tahmin etmeye yardımcı olmak için basitleştirilmiş değişiklikleri tanımlayabilmesidir. Bu, başka türlü göremeyecekleri kalıpları bulmak için çok fazla veriye bakması gereken –ki bu çoğu kez sindirimi karmaşık olabilen– istatistikçiler veya tüccarlar için bir yardım görevi görür.
Görsel bir sunumla açıklamak için, X Şirketi’nin hissesi için bir yıllık bir grafik hayal edin. Hisse senedi için grafikteki her bir yüksek nokta, tüm düşük puanlar yükseltilirken azaltılabilir. Bu, daha yumuşak bir eğri oluşturacak ve böylece bir yatırımcının hisse senedinin gelecekte nasıl performans göstereceği hakkında tahminler yapmasına yardımcı olacaktır.
Düzgünleştirilmiş veriler genellikle ekonomistler tarafından tercih edilir, çünkü eğilimlerdeki değişiklikleri düzensiz verilere kıyasla daha iyi tanımlar, bu daha düzensiz görünebilir ve yanlış sinyaller oluşturabilir.
Özel Hususlar
Veri Düzeltme Yöntemleri
Veri yumuşatmanın yapılabileceği farklı yöntemler vardır. Bunlardan bazıları, rastgele bir yürüyüş kullanarak, hareketli bir ortalamayı hesaplama veya birkaç üstel yumuşatma tekniğinden birini gerçekleştirme rasgele seçme yöntemini içerir.
Bir hareketli ortalama basit bir süre (SMA) yerleri, son fiyatları ve tarihsel olanlar hem ağırlığını eşit üssel hareketli ortalama son fiyat verilerine (EMA) koyar fazla ağırlık.
Rastgele yürüyüş modeli, hisse senetleri gibi finansal araçların davranışını tanımlamak için yaygın olarak kullanılır. Bazı yatırımcılar, bir menkul kıymetin fiyatındaki geçmiş hareket ile gelecekteki hareketi arasında bir ilişki olmadığına inanır. Rastgele yürüme yumuşatma, gelecekteki veri noktalarının mevcut son veri noktasına ve rastgele bir değişkene eşit olacağını varsayar. Teknik ve temel analistler bu fikre katılmıyorlar; geçmiş eğilimleri inceleyerek gelecekteki hareketlerin tahmin edilebileceğine inanıyorlar.
Genellikle teknik analizde kullanılan hareketli ortalama, rastgele fiyat hareketlerinden oynaklığı filtrelerken fiyat hareketini yumuşatır. Bu süreç geçmiş fiyatlara dayalıdır, bu da onu bir trend takip eden veya gecikmeli bir gösterge haline getirir. Aşağıdaki fiyat grafiğinde görülebileceği gibi, hareketli ortalama (EMA), mum çubuklarıyla gösterilen temel günlük fiyat verilerinin genel şekline ve eğilimine sahiptir. Hareketli ortalamaya ne kadar çok gün dahil edilirse, çizgi o kadar düzgün hale gelir.
Veri Düzeltmenin Avantaj ve Dezavantajları
Veri yumuşatma, ekonomideki, hisse senetleri gibi menkul kıymetlerdeki ve tüketici duyarlılığındaki eğilimleri belirlemeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Veri yumuşatma başka iş amaçları için de kullanılabilir.
Örneğin, bir ekonomist, tatiller veya benzin fiyatları gibi her ay meydana gelebilecek değişiklikleri azaltarak perakende satışlar gibi belirli göstergeler için mevsimsel ayarlamalar yapmak üzere verileri düzenleyebilir.
Bununla birlikte, bu aracı kullanmanın dezavantajları vardır. Veri yumuşatma, her zaman tanımlanmasına yardımcı olduğu eğilimler veya kalıplar hakkında bir açıklama sağlamaz. Ayrıca bazı veri noktalarının diğerlerine vurgu yapılarak göz ardı edilmesine yol açabilir.
Artıları
- Verilerdeki gürültüyü ortadan kaldırarak gerçek trendleri belirlemeye yardımcı olur
- Ekonomik verilerin mevsimsel olarak ayarlanmasına izin verir
- Hareketli ortalamalar dahil olmak üzere çeşitli tekniklerle kolayca elde edilir
Eksileri
- Verilerin kaldırılması her zaman analiz edilecek daha az bilgiyle birlikte gelir ve analizde hata riskini artırır
- Düzeltme, analistlerin önyargılarını vurgulayabilir ve anlamlı olabilecek aykırı değerleri görmezden gelebilir
Finansal Muhasebede Veri Düzeltme Örneği
İşletme muhasebesinde sıkça bahsedilen veri yumuşatma örneği, şüpheli borç giderini bir raporlama döneminden diğerine değiştirerek şüpheli hesaplara karşılık ayırmaktır. Örneğin, bir şirket belirli mallar için iki hesap dönemi boyunca ödeme almamayı bekler; İlk raporlama döneminde 1.000 ABD doları ve ikinci raporlama döneminde 5.000 ABD doları.
İlk raporlama döneminin yüksek bir gelire sahip olması bekleniyorsa, şirket o raporlama dönemindeki şüpheli hesaplara karşılık olarak toplam 6.000 $ tutarını dahil edebilir. Bu, gelir tablosundaki şüpheli borç giderini 6.000 $ artıracak ve net geliri 6.000 $ azaltacaktır. Bu, böylece geliri azaltarak yüksek gelirli bir dönemi düzleştirir. Şirketlerin herhangi bir hesabı düzenlerken muhakeme ve yasal muhasebe yöntemlerini kullanması önemlidir.