Interpolasi – (Keuangan)


Apa Interpolasi?

Interpolasi adalah metode statistik yang menggunakan nilai-nilai terkait yang diketahui untuk memperkirakan harga yang tidak diketahui atau potensi hasil sekuritas. Interpolasi dicapai dengan menggunakan nilai mapan lainnya yang terletak berurutan dengan nilai yang tidak diketahui.

Interpolasi pada dasarnya adalah konsep matematika sederhana. Jika ada tren yang secara umum konsisten di sekumpulan titik data, seseorang dapat memperkirakan nilai rangkaian pada titik-titik yang belum dihitung secara wajar. Investor dan analis saham sering membuat grafik garis dengan titik data yang diinterpolasi. Grafik ini membantu mereka memvisualisasikan perubahan harga sekuritas dan merupakan bagian penting dari analisis teknis .

Poin Penting

  • Interpolasi adalah metode matematika sederhana yang digunakan investor untuk memperkirakan harga yang tidak diketahui atau potensi hasil dari sekuritas atau aset dengan menggunakan nilai yang diketahui terkait.
  • Dengan menggunakan tren yang konsisten di sekumpulan titik data, investor dapat memperkirakan nilai yang tidak diketahui dan memplot nilai ini pada grafik yang mewakili pergerakan harga saham dari waktu ke waktu.
  • Salah satu kritik penggunaan interpolasi dalam analisis investasi adalah kurangnya presisi dan tidak selalu secara akurat mencerminkan volatilitas saham yang diperdagangkan secara publik.

Memahami Interpolasi

Investor menggunakan interpolasi untuk membuat perkiraan titik data baru antara titik data yang diketahui pada grafik. Grafik yang mewakili aksi harga dan volume sekuritas adalah contoh di mana interpolasi dapat digunakan. Sementara algoritme komputer biasanya menghasilkan titik-titik data ini hari ini, konsep interpolasi bukanlah hal baru. Interpolasi telah digunakan oleh peradaban manusia sejak jaman dahulu, terutama oleh para astronom awal di Mesopotamia dan Asia Kecil yang berusaha mengisi kekosongan dalam pengamatan mereka terhadap pergerakan planet-planet.

Ada beberapa jenis interpolasi formal, termasuk interpolasi linier, interpolasi polinomial, dan interpolasi konstan sebagian. Analis keuangan menggunakan kurva hasil yang diinterpolasi untuk membuat grafik yang mewakili hasil dari obligasi atau surat utang AS yang baru diterbitkan dengan jatuh tempo tertentu. Jenis interpolasi ini membantu analis mendapatkan wawasan tentang ke mana arah pasar obligasi dan ekonomi di masa depan.

Referensi cepat

Interpolasi tidak boleh disamakan dengan ekstrapolasi, yang mengacu pada estimasi titik data di luar rentang data yang dapat diamati. Ekstrapolasi memiliki risiko lebih tinggi untuk menghasilkan hasil yang tidak akurat dibandingkan dengan interpolasi.

Contoh Interpolasi

Jenis interpolasi yang paling mudah dan paling umum adalah interpolasi linier. Jenis interpolasi ini berguna jika seseorang mencoba memperkirakan nilai sekuritas atau suku bunga untuk suatu titik di mana tidak ada datanya.

Mari kita asumsikan, misalnya, kita melacak harga keamanan selama periode waktu tertentu. Kita akan memanggil baris di mana nilai keamanan dilacak sebagai fungsi f (x). Kita akan memplot harga saham saat ini melalui serangkaian poin yang mewakili momen-momen dalam waktu. Jadi jika kita merekam f (x) untuk Agustus, Oktober, dan Desember, titik-titik tersebut secara matematis akan direpresentasikan sebagai x Agustus, x Okt, dan x Des, atau x 1, x 3 dan x 5.

Karena sejumlah alasan, kita mungkin ingin mengetahui nilai keamanan selama September, bulan yang tidak kita miliki datanya. Kita bisa menggunakan algoritma interpolasi linier untuk memperkirakan nilai f (x) pada titik plot x Sep, atau x 2 yang muncul dalam rentang data yang ada.

Kritik Interpolasi

Salah satu kritik terbesar tentang interpolasi adalah meskipun ini adalah metodologi yang cukup sederhana yang telah ada selama ribuan tahun, namun kurang presisi. Interpolasi di Yunani dan Babilonia kuno terutama tentang membuat prediksi astronomi yang akan membantu petani mengatur waktu strategi penanaman mereka untuk meningkatkan hasil panen.

Sementara pergerakan benda-benda planet tunduk pada banyak faktor, mereka masih lebih cocok untuk ketidaktepatan interpolasi daripada varian liar, volatilitas yang tidak dapat diprediksi dari saham yang diperdagangkan secara publik. Namun demikian, dengan banyaknya data yang terlibat dalam analisis sekuritas, interpolasi besar dari pergerakan harga tidak dapat dihindari.

Kebanyakan grafik yang mewakili sejarah saham sebenarnya diinterpolasi secara luas. Regresi linier digunakan untuk membuat kurva yang kira-kira mewakili variasi harga suatu sekuritas. Bahkan jika bagan yang mengukur saham selama setahun menyertakan poin data untuk setiap hari dalam setahun, orang tidak akan pernah bisa mengatakan dengan yakin di mana suatu saham akan dinilai pada saat tertentu.

Artikel terkait

  1. Kurva hasil interpolasi (kurva saya)
  2. Opsi Saham Karyawan (ESO)
  3. Grafik batang
  4. Reksa Dana
  5. Perbendaharaan Kedewasaan Konstan Satu Tahun (CMT)
  6. Sertifikat Setoran (CD) dan bagaimana CD bekerja
  7. Brexit
  8. Tips untuk grafik saham yang meningkatkan analisis Anda
  9. Entrepreneur dan Entrepreneurship
  10. Panduan Pemula ke Terminal Bloomberg