什麼是數據平滑化（data smoothing）？
數據平滑化是使用算法來去除數據集中的噪音。這樣可以更明顯地突出重要的模式。
數據平滑化可以用來幫助預測趨勢，例如證券價格中的趨勢，也可以用於經濟分析。數據平滑化旨在忽略一次性異常值，並考慮季節性影響。
關鍵要點
- 數據平滑化使用算法去除數據集中的噪音，使重要模式更為突出。
- 數據平滑化可用於預測趨勢，例如證券價格中的趨勢。
- 不同的數據平滑化模型包括隨機方法和移動平均方法。
- 儘管數據平滑化可以幫助預測某些趨勢，但它固有地會導致樣本中的信息量減少，可能導致某些數據點被忽略。
理解數據平滑化
當數據被編輯時，它可以被處理以去除或減少任何波動性或其他類型的噪音。這被稱為數據平滑化。
數據平滑化的背後理念是，它可以識別簡化的變化，以幫助預測不同的趨勢和模式。它為統計學家或交易者提供了幫助，他們需要查看大量數據——這些數據通常很複雜，以發現他們可能無法看到的模式。
用視覺表示來解釋，想像一下公司X的股票的一年圖表。圖表上每個高點可以被降低，而所有低點可以被提高。這樣會產生一條更平滑的曲線，從而幫助投資者預測股票未來的表現。
經濟學家通常更喜歡平滑數據，因為它比非平滑數據更好地識別趨勢變化，而後者可能看起來更不穩定並產生虛假信號。
數據平滑化的方法
數據平滑化可以通過不同的方法來完成。其中一些方法包括隨機化方法、使用隨機漫步、計算移動平均或進行幾種指數平滑技術。
簡單移動平均（SMA）對最近的價格和歷史價格賦予相等的權重，而指數移動平均（EMA）則對最近的價格數據賦予更多的權重。
隨機漫步模型常用於描述金融工具（如股票）的行為。有些投資者認為，證券價格的過去變動與其未來變動之間沒有關係。隨機漫步平滑處理假設未來的數據點將等於最後可用的數據點，加上一個隨機變量。技術和基本面分析師不同意這一觀點；他們認為可以通過檢查過去的趨勢來推測未來的變動。
在技術分析中經常使用移動平均來平滑價格動作，同時過濾掉隨機價格變動的波動性。這個過程基於過去的價格，使其成為一個跟隨趨勢的指標（即滯後指標）。如下面的價格圖所示，移動平均（EMA）具有與基礎每日價格數據（由蠟燭圖表示）相同的大致形狀和趨勢。納入移動平均線中的天數越多，線條就會越平滑。
數據平滑化的優缺點
數據平滑化可以用來幫助識別經濟中的趨勢，如股票和消費者情緒中的趨勢。數據平滑化還可以用於其他商業用途。
例如，經濟學家可以平滑數據以對某些指標（如零售銷售額）進行季節性調整，通過減少每月可能出現的變化（如假期或燃油價格）。
然而，使用這個工具也有其缺點。數據平滑化並不總是能提供幫助識別的趨勢或模式的解釋。它還可能導致某些數據點被忽略而強調其他數據點。
優點
- 通過消除數據中的噪音幫助識別真正的趨勢。
- 允許對經濟數據進行季節性調整。
- 通過包括移動平均在內的幾種技術輕鬆實現。
缺點
- 移除數據總是會導致可分析的信息減少，從而增加分析中的錯誤風險。
- 平滑處理可能強調分析師的偏見並忽略可能有意義的異常值。
金融會計中的數據平滑化示例
在商業會計中經常引用的一個數據平滑化示例是通過將壞賬費用從一個報告期改變到另一個報告期來進行呆帳準備。例如，一家公司預計在兩個會計期間內不會收到某些商品的付款；第一個報告期間為$1000，第二個報告期間為$5000。
如果預計第一個報告期的收入較高，公司可能會在該報告期內將總計$6000作為呆帳準備金。這將使損益表上的壞賬費用增加$6000，並將淨收入減少$6000。這樣可以通過減少收入來平滑高收入期。公司在調整任何帳目時，應使用判斷和合法的會計方法。