O que é suavização exponencial?
A suavização exponencial é uma técnica para manipular dados de uma série de observações cronológicas para subestimar os efeitos da variação aleatória. Modelagem matemática, a criação de uma simulação numérica para um conjunto de dados, geralmente trata os dados observados como a soma de dois ou mais componentes, um dos quais é um erro aleatório, as diferenças entre o valor observado e o valor verdadeiro subjacente. Quando aplicada adequadamente, as técnicas de suavização minimizam o efeito da variação aleatória, facilitando a visualização do fenômeno subjacente - um benefício, tanto na apresentação dos dados quanto em fazer previsões de valores futuros. Eles são chamados de técnicas de "suavização" porque removem os altos e baixos irregulares associados à variação aleatória e deixam para trás uma linha ou curva mais suave quando os dados são representados graficamente. A desvantagem das técnicas de suavização é que, quando usadas indevidamente, elas também podem suavizar tendências importantes ou mudanças cíclicas dentro dos dados, bem como a variação aleatória edistorcem assim qualquer previsão que eles ofereçam.
A técnica de suavização mais simples é tomar uma média de valores passados. Infelizmente, isso também obscurece completamente quaisquer tendências, alterações ou ciclos dentro dos dados. Médias mais complicadas eliminam algumas, mas não tudo isso obscurecendo e ainda tendem a atrasar como meteorologistas, não respondendo a mudanças nas tendências até que várias observações após a tendência mudarem. Exemplos disso incluem uma média móvel que usa apenas as observações mais recentes ou uma média ponderada que valoriza algumas observações mais do que outras. A suavização exponencial representa uma tentativa de melhorar esses defeitos.
A suavização exponencial simples é a forma mais básica, usando uma fórmula recursiva simples para transformar os dados. S 1, o primeiro ponto suavizado, é simplesmente igual a O 1, os primeiros dados observados. Para cada ponto subsequente, o ponto suavizadoé uma interpolação entre os dados suavizados anteriores e a observação atual: S
Se a fórmula recursiva para s O benefício de suavização exponencial simples é que ele permite uma tendência na maneira como os dados suavizados estão mudando. Faz mal, no entanto, na separação de alterações na tendência das variações aleatórias inerentes aos dados. Por esse motivo, suavização exponencial dupla e tripla também são usadas, introduzindo constantes adicionais e recursões mais complicadas, a fim de explicar a tendência e a mudança cíclica nos dados.
Dados de desemprego é um excelente exemplo de dados que se beneficiam da suavização exponencial tripla. A suavização tripla permite que os dados do desemprego sejam vistos como a soma de quatro fatores: o inevitável erro aleatório na coleta dos dados, um nível básico de desemprego, a variação sazonal cíclica que afeta muitos setores e uma tendência em mudança que reflete a saúde da economia. Ao atribuir constantes de suavização à base, a tendência e a variação sazonal, a suavização tripla o tornaMais fácil para um leigo ver como o desemprego está variando com o tempo. A escolha de diferentes constantes alterará a aparência dos dados suavizados, no entanto, que é uma das razões pelas quais os economistas às vezes podem diferir muito em suas previsões.
A suavização exponencial é um dos muitos métodos para alterar matematicamente os dados para entender mais o fenômeno que gerou os dados. Os cálculos podem ser realizados em software de escritório comumente disponível, por isso também é uma técnica facilmente disponível. Utilizado adequadamente, é uma ferramenta inestimável para apresentar dados e fazer previsões. Realizado inadequadamente, ele pode potencialmente obscurecer informações importantes, juntamente com as variações aleatórias; portanto, os cuidados devem ser tomados com dados suavizados.