¿Qué es el suavizado exponencial?

El suavizado exponencial es una técnica para manipular datos de una serie de observaciones cronológicas para minimizar los efectos de la variación aleatoria. El modelado matemático, la creación de una simulación numérica para un conjunto de datos, a menudo trata los datos observados como la suma de dos o más componentes, uno de los cuales es un error aleatorio, las diferencias entre el valor observado y el valor verdadero subyacente. Cuando se aplican adecuadamente, las técnicas de suavizado minimizan el efecto de la variación aleatoria, lo que hace que sea más fácil ver el fenómeno subyacente, un beneficio tanto en la presentación de los datos como en la realización de pronósticos de valores futuros. Se les conoce como técnicas de "suavizado" porque eliminan los altibajos irregulares asociados con una variación aleatoria y dejan una línea o curva más suave cuando los datos están gráficos. La desventaja de las técnicas de suavizado es que, cuando se usan incorrectamente, también pueden suavizar tendencias importantes o cambios cíclicos dentro de los datos, así como la variación aleatoria, yDe este modo, distorsione las predicciones que ofrecen.

La técnica de suavizado más simple es tomar un promedio de valores pasados. Desafortunadamente, esto también oscurece por completo cualquier tendencia, cambio o ciclos dentro de los datos. Los promedios más complicados eliminan algunos, pero no todos, todos estos oscurecidos y aún tienden a rezagarse como pronosticadores, sin responder a los cambios en las tendencias hasta varias observaciones después de que la tendencia haya cambiado. Ejemplos de esto incluyen un promedio móvil que solo usa las observaciones más recientes o un promedio ponderado que valora algunas observaciones más que otras. El suavizado exponencial representa un intento de mejorar estos defectos.

El suavizado exponencial simple es la forma más básica, que usa una fórmula recursiva simple para transformar los datos. S 1 , el primer punto suavizado, es simplemente igual a O ₁ , los primeros datos observados. Para cada punto posterior, el punto suavizadoes una interpolación entre los datos suavizados anteriores y la observación actual: S _n = ao _n + (1-A) S _N-1 . La constante "A" se conoce como la constante de suavizado; Se valora entre cero y uno y determina cuánto peso se da a los datos sin procesar y cuánto a los datos suavizados. El análisis estadístico para minimizar el error aleatorio generalmente determina el valor óptimo para una serie dada de datos.

Si la fórmula recursiva para S N se reescribe solo en términos de los datos observados, produce la fórmula S N = AO N + A (1-A) O _N-1 + A (1-A) 2 O N-2 +. . . Revelando que los datos suavizados son un promedio ponderado de todos los datos con los pesos que varían exponencialmente en una serie geométrica. Esta es la fuente del exponencial en la frase "suavizado exponencial". Cuanto más cerca sea el valor de "a", más receptivo a los cambios en la tendencia serán los datos suavizados, pero a expensas de tambiénestar más sujeto a la variación aleatoria en los datos.

El beneficio del suavizado exponencial simple es que permite una tendencia en cómo están cambiando los datos suavizados. Sin embargo, lo hace mal para separar los cambios en la tendencia de las variaciones aleatorias inherentes a los datos. Por esa razón, también se usan suavizos de doble y triple exponencial, introduciendo constantes adicionales y recursiones más complicadas para tener en cuenta la tendencia y el cambio cíclico en los datos.

Los datos de desempleo son un excelente ejemplo de datos que se benefician del suavizado triple exponencial. El suavizado triple permite que los datos de desempleo se consideren la suma de cuatro factores: el error aleatorio inevitable para recopilar los datos, un nivel base de desempleo, la variación estacional cíclica que afecta a muchas industrias y una tendencia cambiante que refleja la salud de la economía. Al asignar constantes de suavizado a la base, la tendencia y la variación estacional, el suavizado triple lo haceMás fácil para un laico ver cómo el desempleo varía con el tiempo. Sin embargo, la elección de diferentes constantes alterará la apariencia de los datos suavizados, que es una de las razones por las que los economistas a veces pueden diferir mucho en sus pronósticos.

El suavizado exponencial es uno de los muchos métodos para alterar matemáticamente los datos para dar más sentido al fenómeno que generó los datos. Los cálculos se pueden realizar en el software de oficina comúnmente disponible, por lo que también es una técnica fácilmente disponible. Se utiliza correctamente, es una herramienta invaluable para presentar datos y para hacer predicciones. Realizado incorrectamente, puede oscurecer la información importante junto con las variaciones aleatorias, por lo que se debe tener cuidado con los datos suavizados.