Ensiklopedia keuangan

Penghalusan Data

Apa Penghalusan Data?

Perataan data dilakukan dengan menggunakan algoritma untuk menghilangkan noise dari kumpulan data. Ini memungkinkan pola-pola penting untuk lebih menonjol dengan jelas.

Perataan data dapat digunakan untuk membantu memprediksi tren, seperti yang ditemukan dalam harga sekuritas, serta dalam analisis ekonomi yang dapat memperhitungkan efek musiman atau yang dapat mengabaikan pencilan satu kali.

Poin Penting

  • Perataan data menggunakan algoritme untuk menghilangkan noise dari kumpulan data, memungkinkan pola penting menonjol, dan dapat digunakan untuk memprediksi tren seperti yang ditemukan pada harga sekuritas.
  • Model penghalusan data yang berbeda termasuk metode acak penggunaan rata-rata bergerak.
  • Meskipun perataan data dapat membantu memprediksi tren tertentu, hal itu secara inheren akan menyebabkan lebih sedikit informasi dalam sampel yang dapat menyebabkan titik data tertentu diabaikan.

Data Smoothing Dijelaskan

Saat data dikompilasi, data dapat dimanipulasi untuk menghilangkan atau mengurangi volatilitas, atau jenis noise lainnya. Ini disebut penghalusan data.

Ide di balik perataan data adalah bahwa ia dapat mengidentifikasi perubahan yang disederhanakan untuk membantu memprediksi tren dan pola yang berbeda. Ini bertindak sebagai bantuan bagi ahli statistik atau pedagang yang perlu melihat banyak data — yang seringkali bisa rumit untuk dicerna — untuk menemukan pola yang tidak akan mereka lihat.

Untuk menjelaskan dengan representasi visual, bayangkan grafik satu tahun untuk saham Perusahaan X. Setiap poin tinggi individu pada grafik untuk saham dapat dikurangi sambil menaikkan semua poin yang lebih rendah. Ini akan membuat kurva yang lebih halus, sehingga membantu investor membuat prediksi tentang bagaimana kinerja saham di masa depan.

Referensi cepat

Data yang diperhalus umumnya lebih disukai oleh para ekonom karena lebih baik mengidentifikasi perubahan tren dibandingkan dengan data yang tidak mulus, yang mungkin tampak lebih tidak menentu dan menciptakan sinyal yang salah.

Metode Penghalusan Data

Ada beberapa metode berbeda di mana perataan data dapat dilakukan. Beberapa di antaranya termasuk metode pengacakan, menggunakan jalan acak , menghitung rata-rata bergerak , atau melakukan salah satu dari beberapa teknik pemulusan eksponensial.

Referensi cepat

Sebuah simple moving average (SMA) tempat sama berat pada kedua harga baru dan orang-orang sejarah, sementara exponential moving average (EMA) menempatkan lebih berat pada data harga baru-baru ini.

Model random walk biasanya digunakan untuk menggambarkan perilaku instrumen keuangan seperti saham. Beberapa investor percaya bahwa tidak ada hubungan antara pergerakan harga sekuritas di masa lalu dan pergerakannya di masa depan. Pemulusan jalan acak mengasumsikan bahwa titik data masa depan akan sama dengan titik data terakhir yang tersedia ditambah variabel acak. Analis teknis dan fundamental tidak setuju dengan gagasan ini; mereka percaya pergerakan masa depan dapat diekstrapolasi dengan memeriksa tren masa lalu.

Sering digunakan dalam analisis teknis , rata-rata bergerak menghaluskan aksi harga sementara itu menyaring volatilitas dari pergerakan harga acak. Proses ini didasarkan pada harga masa lalu, menjadikannya indikator yang mengikuti tren — atau tertinggal —. Seperti yang dapat dilihat pada grafik harga di bawah ini, moving average (EMA) memiliki bentuk dan tren umum dari data harga harian yang mendasarinya, yang digambarkan oleh candlestick. Semakin banyak hari dimasukkan ke dalam rata-rata bergerak, semakin mulus garisnya.

Pro dan Kontra Perataan Data

Perataan data dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi tren ekonomi, sekuritas seperti saham, sentimen konsumen, atau untuk tujuan bisnis lainnya.

Misalnya, seorang ekonom dapat memuluskan data untuk membuat penyesuaian musiman untuk indikator tertentu seperti penjualan eceran dengan mengurangi variasi yang mungkin terjadi setiap bulan seperti hari libur atau harga bahan bakar.

Namun, ada kekurangan untuk menggunakan alat ini. Perataan data tidak selalu memberikan penjelasan tentang tren atau pola yang dapat diidentifikasi. Ini juga dapat menyebabkan titik data tertentu diabaikan dengan menekankan yang lain.

Pro

  • Membantu mengidentifikasi tren nyata dengan menghilangkan derau dari data

  • Memungkinkan untuk penyesuaian musiman data ekonomi

  • Mudah dicapai melalui beberapa teknik termasuk rata-rata bergerak

Kontra

  • Menghapus data selalu disertai dengan sedikit informasi untuk dianalisis, sehingga meningkatkan risiko kesalahan dalam analisis

  • Pemulusan dapat menekankan bias analis dan mengabaikan pencilan yang mungkin bermakna

Contoh Perataan Data dalam Akuntansi Keuangan

Contoh perataan data yang sering dikutip dalam akuntansi bisnis adalah dengan membuat   penyisihan piutang ragu-ragu  untuk mengubah  beban piutang tak tertagih  dari satu periode pelaporan ke periode lain. Misalnya, perusahaan mengharapkan untuk tidak menerima pembayaran untuk barang tertentu selama dua periode akuntansi; $ 1.000 pada periode pelaporan pertama dan $ 5.000 pada periode pelaporan kedua.

Jika periode pelaporan pertama diharapkan memiliki pendapatan yang tinggi, perusahaan dapat memasukkan jumlah total $ 6.000 sebagai penyisihan piutang ragu-ragu dalam periode pelaporan tersebut. Ini akan meningkatkan beban piutang tak tertagih pada laporan laba rugi sebesar $ 6.000 dan mengurangi laba bersih sebesar $ 6.000. Dengan demikian, ini akan memuluskan periode berpenghasilan tinggi dengan mengurangi pendapatan. Penting bagi perusahaan untuk menggunakan metode penilaian dan akuntansi hukum saat menyesuaikan akun apa pun.