Netezirea exponențială este o tehnică de manipulare a datelor dintr-o serie de observații cronologice pentru a minimiza efectele variației aleatorii. Modelarea matematică, crearea unei simulări numerice pentru un set de date, tratează adesea datele observate ca suma a două sau mai multe componente, dintre care una este eroarea aleatorie, diferențele dintre valoarea observată și valoarea reală subiacentă. Atunci când sunt aplicate în mod corespunzător, tehnicile de netezire minimizează efectul variației aleatoare, făcând mai ușor de văzut fenomenul de bază – un beneficiu atât în prezentarea datelor, cât și în realizarea de prognoze ale valorilor viitoare. Acestea sunt denumite tehnici de „netezire” deoarece înlătură urcușurile și coborâșurile dințate asociate cu variația aleatorie și lasă în urmă o linie sau o curbă mai netedă atunci când datele sunt reprezentate grafic. Dezavantajul tehnicilor de netezire este că, atunci când sunt utilizate în mod necorespunzător, ele pot, de asemenea, atenua tendințele importante sau schimbările ciclice ale datelor, precum și variația aleatorie și, prin urmare, pot distorsiona orice predicții pe care le oferă.
Cea mai simplă tehnică de netezire este să luați o medie a valorilor trecute. Din păcate, acest lucru ascunde complet orice tendințe, schimbări sau cicluri din cadrul datelor. Mediile mai complicate elimină o parte, dar nu toate, aceste întunecări și tind totuși să rămână în urmă ca prognoză, nerăspunzând la schimbările de tendințe până la câteva observații după schimbarea tendinței. Exemple în acest sens includ o medie mobilă care utilizează doar cele mai recente observații sau o medie ponderată care evaluează unele observații mai mult decât altele. Netezirea exponențială reprezintă o încercare de a îmbunătăți aceste defecte.
Netezirea exponențială simplă este cea mai simplă formă, folosind o formulă recursivă simplă pentru a transforma datele. S1, primul punct netezit, este pur și simplu egal cu O1, primele date observate. Pentru fiecare punct ulterior, punctul netezit este o interpolare între datele netezite anterioare și observația curentă: Sn = aOn + (1-a)Sn-1. Constanta „a” este cunoscută ca constantă de netezire; este evaluat între zero și unu și determină câtă pondere se acordă datelor brute și câtă datelor netezite. Analiza statistică pentru a minimiza eroarea aleatoare determină în general valoarea optimă pentru o serie dată de date.
Dacă formula recursivă pentru Sn este rescrisă numai în termenii datelor observate, rezultă formula Sn = aOn + a(1-a)On-1 + a(1-a) 2On-2 + . . . dezvăluind faptul că datele netezite sunt o medie ponderată a tuturor datelor, ponderile variind exponențial într-o serie geometrică. Aceasta este sursa exponențialului din expresia „netezire exponențială”. Cu cât valoarea lui „a” este mai aproape de unu, cu atât datele netezite vor fi mai receptive la schimbările de tendință, dar în detrimentul de a fi, de asemenea, mai supuse variației aleatorii a datelor.
Avantajul netezirii exponențiale simple este că permite o tendință a modului în care datele netezite se schimbă. Cu toate acestea, reușește să separă slab schimbările de tendință de variațiile aleatorii inerente datelor. Din acest motiv, se utilizează și netezirea exponențială dublă și triplă, introducând constante suplimentare și recursiuni mai complicate pentru a ține seama de tendința și schimbarea ciclică a datelor.
Datele despre șomaj sunt un exemplu excelent de date care beneficiază de netezirea exponențială triplă. Tripla netezire permite ca datele despre șomaj să fie văzute ca suma a patru factori: eroarea aleatorie inevitabil în colectarea datelor, un nivel de bază al șomajului, variația sezonieră ciclică care afectează multe industrii și o tendință în schimbare care reflectă starea de sănătate a economie. Atribuind constante de netezire bazei, tendinței și variației sezoniere, netezirea triplă face mai ușor pentru un profan să vadă cum variază șomajul în timp. Totuși, alegerea diferitelor constante va modifica aspectul datelor netezite, acesta fiind unul dintre motivele pentru care economiștii pot diferi uneori foarte mult în previziunile lor.
Netezirea exponențială este una dintre multele metode de modificare matematică a datelor pentru a înțelege mai mult fenomenul care a generat datele. Calculele pot fi efectuate pe software-ul de birou disponibil în mod obișnuit, deci este, de asemenea, o tehnică ușor disponibilă. Utilizat corespunzător, este un instrument neprețuit pentru prezentarea datelor și pentru a face predicții. Efectuat necorespunzător, poate ascunde informații importante împreună cu variațiile aleatorii, așa că ar trebui să aveți grijă cu datele netezite.