Mi az összesített funkció?
Az aggregált függvény egy matematikai számítás, amely értékek halmazát foglalja magában, amely egyetlen értéket eredményez, amely kifejezi azoknak az adatoknak a jelentőségét, amelyekből kiszámítják. Az összesített funkciókat gyakran használják adatbázisokban, táblázatokban és sok más, a munkahelyen általánosan használt adatkezelő szoftvercsomagban. A pénzügyekkel összefüggésben az aggregált funkciókat széles körben használják a közgazdaságtanban és a pénzügyben, hogy olyan kulcsszámot kapjanak, amely a gazdasági egészséget vagy az állomány és az ágazat teljesítményét képviseli.
Kulcs elvihető
- Az összesített funkciók egyetlen számot szolgáltatnak az adatkészlet ábrázolásához. A használt számok maguk is aggregált függvények termékei lehetnek. A közgazdászok az adatok aggregálásának kimeneteit használják az időbeli változások ábrázolására és a jövőbeli tendenciák kivetítésére. Az összesített adatokból létrehozott modellek felhasználhatók a politika és az üzleti döntések befolyásolására.
Az összesített funkció megértése
Az aggregált függvény egyszerűen az adathalmazon végzett számításokra utal, hogy egyetlen számot kapjunk, amely pontosan ábrázolja az alapul szolgáló adatokat. A számítógépek használata javította a számítások elvégzését, lehetővé téve az összesített funkciók számára, hogy nagyon gyorsan eredményeket érjenek el, és akár a súlyokat is módosítsák a felhasználó által az adatokba vetett bizalom alapján. A számítógépeknek köszönhetően az összesített funkciók egyre nagyobb és összetettebb adatkészleteket tudnak kezelni.
A közös összesített funkciók a következők:
- Átlagos (aritmetikai középértéknek is nevezett) CountMaximumnanmean (átlagosan figyelmen kívül hagyva a NaN-értékeket, más néven "null" vagy "null") MedianMinimumModeSum
Összesített funkciók a gazdasági modellezésben
Az aggregált függvények matematikája meglehetõsen egyszerû lehet, például meg lehet találni az Egyesült Államok bruttó hazai termékének (GDP) átlagos növekedését az elmúlt 10 évben. A GDP-adatok felsorolása alapján, amely maga az adatkészlet összesített függvényének eredménye, meg fogja találni a különbséget évről évre, majd összeadhatja a különbségeket és eloszthatja a 10-et. A matematika ceruzával és papírral is elvégezhető, de Képzelje el, hogy megpróbálja elvégezni ezt a számítást egy olyan adatkészlettel, amely a világ minden országának GDP-adatait tartalmazza. Ebben az esetben egy excel lap jelentősen lerövidíti a feldolgozási időt, és egy olyan programozó megoldás, mint a modellező szoftver, még jobb. Ez a fajta feldolgozási teljesítmény nagyban segítette a közgazdászokat abban, hogy hatalmas adatkészletek aggregált funkcióit teljesítsék.
Az ökonometria és a tudományág más területei napi aggregált függvényeket használnak, és ezeket néha felismerik a kapott ábra nevében. Az összesített kínálat és kereslet két összesített funkció eredményeinek vizuális ábrázolása, az egyiket a termelési adatkészletre, a másikat pedig a kiadási adatkészletre hajtják végre. Az aggregált keresleti görbét egy hasonló kiadási adatkészletből állítják elő, és megmutatja az egyes részhalmazok aggregált számát, amelyet idővel ábrázoltak egy görbe előállításához, amely az idősorok változásait mutatja be. Az ilyen típusú megjelenítés vagy modellezés segít megmutatni a gazdaság jelenlegi helyzetét, és felhasználható a valós politikai és üzleti döntések megismerésére.
Összesített funkciók az üzleti életben
Az üzleti életben nyilvánvalóan sok aggregált funkció működik - összesített költségek, összesített jövedelem, összesített órák és így tovább. Ennek ellenére az aggregálás függvényének az egyik legérdekesebb módja a pénzügyben az aggregált kockázat modellezése. Különösen a pénzügyi intézményeknek kötelesek könnyen érthető összefoglalót nyújtani kitettségükről. Ez azt jelenti, hogy össze kell foglalni az egyes partnerkockázatokat, valamint a kockázattal járó összesített értéket. Az ilyen számok előállításához használt számításoknak pontosan tükrözniük kell a kockázatokat, amelyek maguk is adathalmazon alapuló valószínűségek. Nagyfokú bonyolultság esetén a rossz helyre jutó feltételezés alááshatja az egész modellt. Ez a pontos probléma szerepet játszott a Lehman Brothers összeomlásának körülményeiben.
