什么是数据平滑(data **oothing)？

数据平滑是通过使用一种从数据集中去除噪声的算法来完成的。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，比如证券价格和经济分析中的趋势。数据平滑旨在忽略一次性异常值，并考虑季节性的影响。

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。
• 数据平滑可以用来预测趋势，例如在证券价格中发现的趋势。
• 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。

了解数据平滑

在编译数据时，可以对其进行操作，以消除或减少任何波动性或任何其他类型的噪声。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。

特别注意事项

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，计算移动平均数，或进行指数平滑技术之一。

A

随机游走模型通常用于描述金融工具（如股票）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将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，通过研究过去的趋势，可以推断出未来的走势。

移动平均线常用于技术分析，它可以平滑价格波动，同时过滤随机价格波动。这个过程是基于过去的价格，使之成为一个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。

数据平滑的优缺点

数据平滑可用于帮助识别经济、证券（如股票）和消费者情绪的趋势。数据平滑也可以用于其他业务目的。

例如，经济学家可以通过减少每月可能发生的变化（如节假日或油价），平滑数据，对某些指标（如零售额）进行季节性调整。

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。

赞成的意见

• Helps identify real trends by eliminating noise from the data

• Allows for seasonal adjustments of economic data

• Easily achieved through several techniques including moving averages

欺骗

• Removing data always comes with less information to ****yze, increasing the risk of errors in ****ysis

• Smoothing may emphasize ****ysts' biases and ignore outliers that may be meaningful

财务会计数据平滑实例

企业会计中经常引用的一个数据平滑的例子是，通过将坏账费用从一个报告期改为另一个报告期，对呆账进行备抵。例如，一家公司预期在两个会计期间内不会收到某些商品的付款$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，从而通过减少收入来平稳高收入时期。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。