Interpolation
L'interpolation est une méthode statistique par laquelle des valeurs connues connexes sont utilisées pour estimer un prix inconnu ou le rendement potentiel d'un titre. L'interpolation est une méthode permettant d'estimer un prix ou un rendement inconnu d'un titre. Ceci est réalisé en utilisant d'autres valeurs connues apparentées qui sont situées dans l'ordre avec la valeur inconnue.
Rompre Interpolation
L'interpolation est à la base un concept mathématique simple. S'il existe une tendance généralement cohérente sur un ensemble de points de données, on peut raisonnablement estimer la valeur de l'ensemble à des points qui n'ont pas été calculés. Cependant, il s’agit au mieux d’une estimation; Les interpolateurs ne peuvent jamais offrir une confiance totale dans leurs prédictions.
Différents types d'interpolation
Il existe plusieurs types formels d'interpolation, notamment l'interpolation linéaire, l'interpolation polynomiale et l'interpolation constante par morceaux.
Le type le plus simple et le plus répandu est l’interpolation linéaire, ce qui est utile si l’on essaie d’estimer la valeur d’un titre ou d’un taux d’intérêt pour un point pour lequel il n’existe aucune donnée. Supposons que, pour un prix de sécurité suivi sur une période de temps, nous appelons la ligne sur laquelle la valeur de la sécurité est suivie par la fonction f (x). Le prix actuel d'une action est tracé sur une série de points représentant des moments dans le temps. Donc, si f (x) est enregistré pour août, octobre et décembre, ces points seraient représentés mathématiquement par x Aug, x Oct et x Dec, ou x 1, x 3 et x 5.
Pour diverses raisons, on peut vouloir connaître la valeur de la sécurité en septembre. Vous pouvez utiliser un algorithme d'interpolation linéaire pour déterminer la valeur de f (x) au point du tracé x Sep ou x 2 qui apparaît dans la plage de données existante.
L'interpolation ne doit pas être confondue avec l' extrapolation, qui permet d'estimer un point de données situé en dehors de la plage de données connue. La plupart des graphiques représentant l'historique d'un stock sont en fait largement interpolés. La régression linéaire est utilisée pour créer les courbes représentant approximativement les variations de prix d'un titre. Même si un graphique mesurant un stock sur une année incluait des points de données pour chaque jour de l’année, on ne pourrait jamais dire en toute confiance où un stock aura été évalué à un moment donné.
L'interpolation est assez simple mais manque de précision. L'interpolation est utilisée par les civilisations humaines depuis l'Antiquité, en particulier par les premiers astronomes de Mésopotamie et d'Asie mineure qui tentaient de combler les lacunes (les possibilités d'observation pour les astronomes étant par nature limitées). Bien que le mouvement des corps planétaires soit soumis à de nombreux facteurs, ceux-ci sont encore mieux adaptés à l'imprécision d'interpolation que les fluctuations extrêmement variables et imprévisibles des stocks cotés en bourse. Néanmoins, avec l’énorme masse de données impliquées dans l’analyse des valeurs mobilières, de grandes interpolations des mouvements de prix sont relativement inévitables.
Comparaison des comptes d'investissement Nom du fournisseur Description Divulgation par l'annonceur × Les offres figurant dans ce tableau proviennent de partenariats avec lesquels Investopedia reçoit une rémunération.