Funzione aggregata
Una funzione aggregata è un calcolo matematico che coinvolge un insieme di valori che si traduce in un singolo valore che esprime il significato dei dati da cui è calcolato. Le funzioni aggregate vengono spesso utilizzate in database, fogli di calcolo e molti altri pacchetti software di manipolazione dei dati ora comuni sul luogo di lavoro. Nel contesto della finanza, le funzioni aggregate sono ampiamente utilizzate in ambito economico e finanziario per fornire numeri chiave che rappresentino la salute economica o le performance di titoli e settori.
Key Takeaways
- Le funzioni aggregate forniscono un singolo numero per rappresentare un set di dati. I numeri utilizzati possono essere essi stessi prodotti di funzioni aggregate.
- Gli economisti utilizzano i risultati dell'aggregazione dei dati per tracciare i cambiamenti nel tempo e proiettare le tendenze future.
- I modelli creati a partire da dati aggregati possono essere utilizzati per influenzare la politica e le decisioni aziendali.
Comprensione della funzione aggregata
La funzione aggregata si riferisce semplicemente ai calcoli eseguiti su un set di dati per ottenere un singolo numero che rappresenta accuratamente i dati sottostanti. L'uso dei computer ha migliorato il modo in cui vengono eseguiti questi calcoli, consentendo alle funzioni aggregate di produrre risultati molto rapidamente e persino di regolare i coefficienti correttori in base alla fiducia che l'utente ha nei dati. Grazie ai computer, le funzioni aggregate possono gestire set di dati sempre più grandi e complessi.
Le funzioni aggregate comuni includono:
- Media (detta anche media aritmetica)
- Contare
- Massimo
- nanmean (significa ignorare i valori NaN, noto anche come "zero" o "null")
- Mediano
- Minimo
- Modalità
- Somma
Funzioni aggregate nella modellizzazione economica
La matematica per le funzioni aggregate può essere abbastanza semplice, come trovare la crescita media del prodotto interno lordo (PIL) per gli Stati Uniti negli ultimi 10 anni. Dato un elenco di cifre del PIL, che di per sé è il prodotto di una funzione aggregata su un set di dati, si troverà la differenza anno per anno e quindi si riassumerà le differenze e si dividerà per 10. La matematica è fattibile con carta e matita, ma immagina di provare a fare quel calcolo per un set di dati contenente dati sul PIL per ogni paese del mondo. In questo caso, un foglio Excel riduce notevolmente i tempi di elaborazione e una soluzione programmatica come il software di modellazione è ancora migliore. Questo tipo di potenza di elaborazione ha notevolmente aiutato gli economisti nell'esecuzione di suite di funzioni aggregate su enormi set di dati.
L'econometria e altri campi all'interno della disciplina usano quotidianamente funzioni aggregate e talvolta riconoscono ciò nel nome della figura risultante. La domanda e l'offerta aggregata è una rappresentazione visiva dei risultati di due funzioni aggregate, una eseguita su un set di dati di produzione e un'altra su un set di dati di spesa. La curva della domanda aggregata viene prodotta da un set di dati di spesa simile e mostra il numero aggregato dei sottoinsiemi tracciati nel tempo per produrre una curva che mostra i cambiamenti nelle serie temporali. Questo tipo di visualizzazione o modellazione aiuta a mostrare lo stato attuale dell'economia e può essere utilizzato per informare le politiche del mondo reale e le decisioni aziendali.
Funzioni aggregate negli affari
Ovviamente ci sono molte funzioni aggregate negli affari: costi aggregati, entrate aggregate, ore aggregate e così via. Detto questo, uno dei modi più interessanti in cui viene utilizzata la funzione di aggregazione in finanza è la modellizzazione del rischio aggregato. Gli istituti finanziari, in particolare, sono tenuti a fornire sintesi facilmente comprensibili della loro esposizione. Ciò significa riassumere i loro particolari rischi di controparte nonché il valore aggregato a rischio. I calcoli utilizzati per elaborare questi numeri devono riflettere accuratamente i rischi che sono essi stessi probabilità basati su set di dati. Con un alto livello di complessità, un'assunzione solare nel posto sbagliato può minare l'intero modello. Questo esatto problema ha avuto un ruolo nella ricaduta del collasso di Lehman Brothers.
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