Función agregada
Una función agregada es un cálculo matemático que involucra un conjunto de valores que da como resultado un único valor que expresa la importancia de los datos a partir de los cuales se calcula. Las funciones agregadas a menudo se usan en bases de datos, hojas de cálculo y muchos otros paquetes de software de manipulación de datos que ahora son comunes en el lugar de trabajo. En el contexto de las finanzas, las funciones agregadas se utilizan ampliamente en economía y finanzas para proporcionar números clave que representan la salud económica o el desempeño de las acciones y el sector.
Para llevar clave
- Las funciones agregadas entregan un solo número para representar un conjunto de datos. Los números que se utilizan pueden ser productos de funciones agregadas.
- Los economistas utilizan los resultados de la agregación de datos para trazar cambios a lo largo del tiempo y proyectar tendencias futuras.
- Los modelos creados a partir de datos agregados se pueden utilizar para influir en las políticas y las decisiones comerciales.
Comprender la función agregada
La función de agregado simplemente se refiere a los cálculos realizados en un conjunto de datos para obtener un número único que represente con precisión los datos subyacentes. El uso de computadoras ha mejorado la forma en que se realizan estos cálculos, permitiendo que las funciones agregadas produzcan resultados muy rápidamente e incluso ajusten las ponderaciones en función de la confianza que el usuario tiene en los datos. Gracias a las computadoras, las funciones agregadas pueden manejar conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos.
Las funciones agregadas comunes incluyen:
- Promedio (también llamado media aritmética)
- Contar
- Máximo
- nanmean (significa ignorar los valores de NaN, también conocidos como "nulo" o "nulo")
- Mediana
- Mínimo
- Modo
- Suma
Funciones agregadas en modelos económicos
Las matemáticas para las funciones agregadas pueden ser bastante simples, como encontrar el crecimiento promedio del producto interno bruto (PIB) de los EE. UU. En los últimos 10 años. Dada una lista de cifras del PIB, que en sí mismo es producto de una función agregada en un conjunto de datos, encontraría la diferencia año tras año y luego resumiría las diferencias y dividiría entre 10. La matemática se puede hacer con lápiz y papel, pero imagine tratar de hacer ese cálculo para un conjunto de datos que contiene cifras del PIB para cada país del mundo. En este caso, una hoja de Excel reduce en gran medida el tiempo de procesamiento y una solución programática como el software de modelado es aún mejor. Este tipo de poder de procesamiento ha ayudado enormemente a los economistas a realizar conjuntos de funciones agregadas en conjuntos de datos masivos.
La econometría y otros campos dentro de la disciplina usan funciones agregadas diariamente, y a veces lo reconocen en nombre de la figura resultante. La oferta y la demanda agregadas son una representación visual de los resultados de dos funciones agregadas, una realizada en un conjunto de datos de producción y otra en un conjunto de datos de gastos. La curva de demanda agregada se produce a partir de un conjunto de datos de gasto similar y muestra el número agregado de los subconjuntos trazados a lo largo del tiempo para producir una curva que muestre los cambios en las series de tiempo. Este tipo de visualización o modelado ayuda a mostrar el estado actual de la economía y se puede utilizar para informar las decisiones comerciales y políticas del mundo real.
Funciones agregadas en los negocios
Obviamente, hay muchas funciones agregadas en los negocios: costos agregados, ingresos agregados, horas agregadas, etc. Dicho esto, una de las formas más interesantes de utilizar la función de agregación en las finanzas es modelar el riesgo agregado. Las instituciones financieras, en particular, están obligadas a proporcionar resúmenes fáciles de entender de su exposición. Esto significa resumir sus riesgos particulares de contraparte, así como el valor agregado en riesgo. Los cálculos utilizados para obtener estos números deben reflejar con precisión los riesgos, que en sí mismos son probabilidades basadas en conjuntos de datos. Con un alto nivel de complejidad, una suposición soleada en el lugar equivocado puede socavar todo el modelo. Este problema exacto jugó un papel en las consecuencias del colapso de Lehman Brothers.
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