Função Agregada

Publicado por Javier Ricardo

O que é função agregada?


Uma função de agregação é um cálculo matemático envolvendo um conjunto de valores que resulta em um único valor que expressa a importância dos dados a partir dos quais é calculado.
As funções agregadas são freqüentemente usadas em bancos de dados, planilhas e muitos outros pacotes de software de manipulação de dados, agora comuns no local de trabalho. No contexto das finanças, as funções agregadas são amplamente utilizadas em economia e finanças para fornecer números-chave que representam a saúde econômica ou o desempenho do estoque e do setor.


Principais vantagens

  • As funções agregadas fornecem um único número para representar um conjunto de dados. Os números usados ​​podem ser produtos de funções agregadas.
  • Os economistas usam os resultados da agregação de dados para traçar mudanças ao longo do tempo e projetar tendências futuras.
  • Os modelos criados a partir de dados agregados podem ser usados ​​para influenciar políticas e decisões de negócios.

Compreendendo a função agregada


A função de agregação simplesmente se refere aos cálculos realizados em um conjunto de dados para obter um único número que representa com precisão os dados subjacentes.
O uso de computadores melhorou a forma como esses cálculos são realizados, permitindo que funções agregadas produzam resultados muito rapidamente e até mesmo ajustem ponderações com base na confiança que o usuário tem nos dados. Graças aos computadores, as funções agregadas podem lidar com conjuntos de dados cada vez maiores e mais complexos.


As funções de agregação comuns incluem:

  • Média (também chamada de média aritmética)
  • Contar
  • Máximo
  • Nanmean (a média que ignora os valores NaN, também conhecidos como “nulo” ou “nulo”)
  • Mediana
  • Mínimo
  • Modo
  • Soma

Funções agregadas em modelagem econômica


A matemática para funções agregadas pode ser bastante simples, como encontrar o crescimento médio do produto interno bruto (PIB) para os EUA nos últimos 10 anos.
Dada uma lista de valores do PIB, que por si só é um produto de uma função agregada em um conjunto de dados, você encontraria a diferença ano a ano e, em seguida, somaria as diferenças e dividiria por 10. A matemática pode ser feita com lápis e papel, mas imagine tentar fazer esse cálculo para um conjunto de dados contendo os valores do PIB para todos os países do mundo. Nesse caso, uma planilha excel reduz muito o tempo de processamento e uma solução programática como software de modelagem é ainda melhor. Esse tipo de poder de processamento ajudou muito os economistas na execução de conjuntos de funções agregadas em conjuntos de dados massivos.


A econometria e outros campos dentro da disciplina usam funções agregadas diariamente e às vezes reconhecem isso em nome da figura resultante.
A oferta e a demanda agregadas são uma representação visual dos resultados de duas funções agregadas, uma realizada em um conjunto de dados de produção e outra em um conjunto de dados de gastos. A curva de demanda agregada é produzida a partir de um conjunto de dados de gastos semelhantes e mostra o número agregado dos subconjuntos plotados ao longo de um período para produzir uma curva que mostra as mudanças ao longo da série temporal. Esse tipo de visualização ou modelagem ajuda a mostrar o estado atual da economia e pode ser usado para informar políticas e decisões de negócios do mundo real.

Funções agregadas em negócios


Obviamente, existem muitas funções agregadas nos negócios – custos agregados, receita agregada, horas agregadas e assim por diante.
Dito isso, uma das maneiras mais interessantes de usar a função de agregação em finanças é na modelagem de risco agregado.


As instituições financeiras, em particular, são obrigadas a fornecer resumos de fácil compreensão de sua exposição.
Isso significa resumir seus riscos particulares de contraparte, bem como o valor agregado em risco. Os cálculos usados ​​para chegar a esses números devem refletir com precisão os riscos que são probabilidades baseadas em conjuntos de dados.


Com um alto nível de complexidade, uma suposição ensolarada no lugar errado pode prejudicar todo o modelo.
Esse problema exato desempenhou um papel nas consequências em torno do colapso do Lehman Brothers.