Afrondingsfout
Een afrondingsfout of afrondingsfout is een wiskundige reken- of kwantisatiefout die wordt veroorzaakt door een getal te wijzigen in een geheel getal of een getal met minder decimalen. Kortom, het is het verschil tussen het resultaat van een wiskundig algoritme dat exact rekenen gebruikt en datzelfde algoritme met een iets minder nauwkeurige, afgeronde versie van hetzelfde nummer of dezelfde nummers. De betekenis van een afrondingsfout is afhankelijk van de omstandigheden.
Hoewel het in de meeste gevallen niet noodzakelijk genoeg is om te worden genegeerd, kan een afrondingsfout een cumulatief effect hebben in de huidige geautomatiseerde financiële omgeving, in welk geval deze mogelijk moet worden gecorrigeerd. Een afrondingsfout kan vooral problematisch zijn wanneer afgeronde invoer wordt gebruikt in een reeks berekeningen, waardoor de fout wordt samengesteld en soms de berekening wordt overweldigd.
De term "afrondingsfout" wordt soms ook gebruikt om een bedrag aan te geven dat voor een zeer groot bedrijf niet materieel is.
Hoe een afrondingsfout werkt
Jaarrekeningen van veel bedrijven bevatten routinematig de waarschuwing dat "cijfers mogelijk niet kloppen vanwege afronding." In dergelijke gevallen wordt de kennelijke fout alleen veroorzaakt door de eigenaardigheden van de financiële spreadsheet en hoeft deze niet te worden gecorrigeerd.
Voorbeeld van een afrondingsfout
Denk bijvoorbeeld aan een situatie waarin een financiële instelling per ongeluk de rente op hypotheekleningen in een bepaalde maand afrondt, waardoor haar klanten rentevoeten van respectievelijk 4% en 5% in plaats van 3, 60% en 4, 70% in rekening worden gebracht. In dit geval kan de afrondingsfout van invloed zijn op tienduizenden van haar klanten, en de omvang van de fout zou ertoe leiden dat de instelling honderdduizenden dollars aan kosten maakt om de transacties te corrigeren en de fout te corrigeren.
De explosie van big data en gerelateerde geavanceerde data science-toepassingen heeft alleen de mogelijkheid van afrondingsfouten vergroot. Vaak gebeurt er eenvoudigweg een afrondingsfout; het is inherent onvoorspelbaar of anderszins moeilijk te controleren - vandaar de vele problemen van "schone gegevens" van big data. Andere keren treedt een afrondingsfout op wanneer een onderzoeker onbewust een variabele tot enkele decimalen afrondt.
Klassieke afrondingsfout
Het klassieke voorbeeld van afrondingsfouten omvat het verhaal van Edward Lorenz. Rond 1960 voerde Lorenz, een professor aan het MIT, cijfers in een vroeg computerprogramma dat weerspatronen simuleert. Lorenz heeft een enkele waarde gewijzigd van .506127 in .506. Tot zijn verbazing veranderde die kleine verandering het hele patroon dat zijn programma produceerde drastisch, en beïnvloedde de nauwkeurigheid van meer dan twee maanden aan gesimuleerde weerpatronen.
Het onverwachte resultaat leidde Lorenz tot een krachtig inzicht in de manier waarop de natuur werkt: kleine veranderingen kunnen grote gevolgen hebben. Het idee werd bekend als het "vlindereffect" nadat Lorenz suggereerde dat de klep van de vleugels van een vlinder uiteindelijk een tornado zou kunnen veroorzaken. En het vlindereffect, ook bekend als 'gevoelige afhankelijkheid van initiële omstandigheden', heeft een diepgaande consequentie: het voorspellen van de toekomst kan bijna onmogelijk zijn. Tegenwoordig staat een meer elegante vorm van het vlindereffect bekend als de chaostheorie. Verdere uitbreidingen van deze effecten worden erkend in het onderzoek van Benoit Mandelbrot naar fractals en de "willekeur" van financiële markten.
Vergelijk beleggingsrekeningen Aanbieder Naam Beschrijving Adverteerder Openbaarmaking × De aanbiedingen die in deze tabel worden weergegeven, zijn afkomstig van samenwerkingsverbanden waarvan Investopedia een vergoeding ontvangt.