Che cos'è il livellamento esponenziale?

Il livellamento esponenziale è una tecnica per manipolare i dati da una serie di osservazioni cronologiche per minimizzare gli effetti della variazione casuale.La modellazione matematica, la creazione di una simulazione numerica per un set di dati, tratta spesso i dati osservati come la somma di due o più componenti, uno dei quali è un errore casuale, le differenze tra il valore osservato e il valore reale sottostante.Se applicate correttamente, le tecniche di livellamento riducono al minimo l'effetto della variazione casuale, rendendo più facile vedere il fenomeno e mdash sottostante;un vantaggio sia nel presentare i dati che nel fare previsioni di valori futuri.Sono indicati come tecniche di livellamento perché rimuovono alti e bassi frastagliati associati a variazioni casuali e lasciano una linea o una curva più fluida quando i dati vengono grafici.Lo svantaggio delle tecniche di livellamento è che quando usati in modo improprio possono anche levigare importanti tendenze o cambiamenti ciclici all'interno dei dati, nonché la variazione casuale, e quindi distorcere qualsiasi previsione che offrono.

La tecnica di livellamento più semplice è quella di prendere una media divalori passati.Sfortunatamente, questo oscura completamente qualsiasi tendenza, cambiamenti o cicli all'interno dei dati.Le medie più complicate eliminano alcuni ma non tutto ciò che oscurano e tendono ancora a rimanere in ritardo come meteorologi, non rispondendo ai cambiamenti nelle tendenze fino a quando non sono cambiate diverse osservazioni dopo la tendenza.Esempi di questo includono una media mobile che utilizza solo le osservazioni più recenti o una media ponderata che apprezza alcune osservazioni più di altre.Il livellamento esponenziale rappresenta un tentativo di migliorare questi difetti.

Un semplice livellamento esponenziale è la forma più semplice, utilizzando una semplice formula ricorsiva per trasformare i dati.S

1 _{, il primo punto levigato, è semplicemente uguale a O} 1 _{, i primi dati osservati.Per ciascun punto successivo, il punto levigato è un'interpolazione tra i dati levigati precedenti e l'osservazione corrente: S} N _{' AO} N _{+ (1-A) S} N-1 _{.La costante A è nota come costante di levigatura;È valutato tra zero e uno e determina quanto peso viene dato ai dati grezzi e quanto per i dati levigati.L'analisi statistica per ridurre al minimo l'errore casuale generalmente determina il valore ottimale per una determinata serie di dati.}

Se la formula ricorsiva per s

n _{viene riscritta solo in termini di dati osservati, produce la formula S} n _{' AO} n _{+ a (1-a) o} n-1 _{+ a (1-a)} 2 ^o n-2 _{+...Rivelando che i dati levigati sono una media ponderata di tutti i dati con i pesi che variano esponenzialmente in una serie geometrica.Questa è la fonte dell'esponenziale nella frase livellamento esponenziale.Più il valore di A è vicino, più reattivo ai cambiamenti nella tendenza saranno i dati levigati, ma a scapito di essere anche più soggetti alla variazione casuale nei dati.}

Il vantaggio di un semplice livellamento esponenziale è che è quelloConsente una tendenza a come sta cambiando i dati levigati.Fa male, tuttavia, nel separare i cambiamenti nella tendenza dalle variazioni casuali inerenti ai dati.Per questo motivo, vengono anche utilizzati un logoramento esponenziale doppio e triplo, introducendo costanti aggiuntive e ricorsioni più complicate al fine di tenere conto della tendenza e delle modifiche cicliche nei dati.

I dati di disoccupazione sono un eccellente esempio di dati che beneficiano del triplo livellamento esponenziale.Il triplo livellamento consente di visualizzare i dati di disoccupazione come la somma di quattro fattori: l'inevitabile errore casuale nella raccolta dei dati, un livello base di disoccupazione, la variazione stagionale ciclica che colpisce molte industrie e una tendenza mutevole che riflette la salute della saluteeconomia.Assegnando le costanti di levigatura alla base, alla tendenza e alla variazione stagionale, il triplo levigatura rende più facile per un laicoIn che modo la disoccupazione varia nel tempo.La scelta di costanti diverse modificherà l'aspetto dei dati levigati, tuttavia, che è uno dei motivi per cui gli economisti possono talvolta differire notevolmente nelle loro previsioni.

Il livellamento esponenziale è uno dei tanti metodi per alterare matematicamente i dati per avere più senso delfenomeno che ha generato i dati.I calcoli possono essere eseguiti su software Office comunemente disponibile, quindi è anche una tecnica facilmente disponibile.Utilizzato correttamente, è uno strumento inestimabile per la presentazione di dati e per fare previsioni.Eseguito in modo improprio, può potenzialmente oscurare informazioni importanti insieme alle variazioni casuali, quindi si dovrebbe fare attenzione con dati levigati.