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¿Qué es una función agregada?

Una función agregada es un cálculo matemático que incluye un rango de valores que dan como resultado un solo valor que refleja la importancia de los datos acumulados derivados de ellos. Las funciones agregadas se utilizan a menudo para derivar estadísticas descriptivas.

Las funciones agregadas se utilizan a menudo en bases de datos, hojas de cálculo y paquetes de software estadístico que ahora son comunes en el lugar de trabajo. Las funciones agregadas se utilizan ampliamente en economía y finanzas para proporcionar números clave que reflejan la salud económica o el desempeño del mercado.

Conclusiones clave

  • Las funciones agregadas ofrecen el número uno para representar un conjunto de datos más grande. Los números utilizados pueden ser productos con funciones agregadas.
  • Las funciones agregadas dan como resultado muchas estadísticas descriptivas.
  • Los economistas de producción utilizan 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 decisiones políticas y comerciales.

Comprensión de la función agregada

La función agregada solo se refiere a los cálculos realizados en un conjunto de datos para obtener un número único que refleje con precisión los datos subyacentes. El uso de computadoras ha mejorado la forma en que se realizan estos cálculos, lo que permite que las funciones agregadas produzcan resultados muy rápidamente e incluso ajusten la ponderación en función de la confianza del usuario en los datos. Gracias a las computadoras, las funciones agregadas pueden manejar conjuntos de datos más grandes y complejos.

Algunas funciones agregadas incluyen:

  • Promedio (también conocido como media aritmética)
  • Número
  • Máximo
  • Mínimo
  • Distancia
  • NaNmean (el promedio sin ignorar los valores de NaN, también conocido como «cero» o «nulo»)
  • Mediana
  • Modo
  • Suma

Funciones agregadas en modelos económicos

Las matemáticas para las funciones agregadas pueden ser bastante simples, como obtener el crecimiento promedio del producto interno bruto (PIB) de EE. UU. Durante los últimos 10 años. Dada una lista de cifras del PIB, que es un producto de una función agregada en un conjunto de datos, encuentre la diferencia año tras año y luego resuma y divida las diferencias por 10. Las matemáticas se pueden usar con lápiz y papel, pero imagine intentar hacer ese cálculo para un conjunto de datos que contiene las cifras del PIB de cada país del mundo. En este caso, una hoja de Excel reduce en gran medida el tiempo de procesamiento y una solución de programación como un software de modelado es aún mejor. Este tipo de potencia de procesamiento ha ayudado enormemente a los economistas de sala a realizar funciones agregadas en grandes conjuntos de datos.

La econometría y otras áreas dentro de la disciplina usan funciones agregadas a diario y, a veces, reconocen esto en el nombre de la figura resultante. La oferta y la demanda agregadas es 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 similar de datos de gastos y muestra el número agregado de subconjuntos trazados a lo largo del tiempo para producir una curva que muestra los cambios a lo largo de la serie de tiempo. Este tipo de visualización ayuda a mostrar el estado actual de la economía y se puede utilizar para informar las políticas y decisiones empresariales mundiales.

Funciones agregadas en los negocios

Por supuesto, hay muchas funciones agregadas en una empresa: costos agregados, ingresos agregados, horas agregadas, etc. Dicho esto, una de las formas más interesantes en las que se utiliza la función agregada en las finanzas es modelar el riesgo agregado.

En particular, se requiere que los resúmenes de sus divulgaciones sean fáciles de entender. Esto significa resumir sus riesgos particulares de contraparte, así como el valor agregado en riesgo. Los cálculos utilizados para llegar a estos números deben reflejar con precisión los riesgos que son en sí mismos 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 el resultado de la caída de Lehman Brothers.