Kas yra perpildymas?
Perpildymas yra modeliavimo klaida, kuri atsiranda, kai funkcija yra pernelyg artima ribotam duomenų taškų rinkiniui. Modelio perviršis paprastai būna per daug sudėtingas, kad būtų galima paaiškinti tiriamų duomenų savitumus.
Realybėje dažnai tiriami duomenys turi tam tikro laipsnio klaidų ar atsitiktinio triukšmo. Taigi, bandymas suderinti modelį su pernelyg tiksliais, šiek tiek netiksliais duomenimis, gali užkrėsti modelį didelėmis klaidomis ir sumažinti jo numatymo galią.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Per didelis komplektavimas yra modeliavimo klaida, atsirandanti tada, kai funkcija yra per daug artima ribotam duomenų taškų rinkiniui. Finansų specialistai visada turi žinoti apie riboto duomenų modelio komplektavimo pavojų.
Supratimas apie perpildymą
Pavyzdžiui, dažna problema yra kompiuterinių algoritmų naudojimas, norint ieškoti plačių istorinių rinkos duomenų bazių, kad būtų galima rasti modelius. Įvertinus pakankamai tyrimų, dažnai įmanoma sukurti sudėtingas teoremas, kurios, panašu, gali tiksliai numatyti tokius dalykus kaip grąžos vertybiniai popieriai akcijų rinkoje.
Tačiau pritaikius duomenis, esančius už imties ribų, tokios teoremos greičiausiai gali paaiškėti tik modelio pritaikymu tam, kas iš tikrųjų buvo tik atsitiktinumas. Visais atvejais svarbu išbandyti modelį atsižvelgiant į duomenis, kurie nepriklauso modeliui, kuris buvo naudojamas jį kuriant.
Finansų specialistai visada turi žinoti apie riboto duomenų modelio netinkamo pritaikymo pavojus.
