Важность статистики в финансах (с примерами)
Область статистики связана со сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.
В области финансов статистика важна по следующим причинам:
Причина 1. Описательная статистика позволяет финансовым аналитикам обобщать данные о доходах, расходах и прибыли компаний.
Причина 2. Регрессионные модели позволяют финансовым аналитикам количественно определять взаимосвязь между переменными, связанными с рекламными акциями, рекламой, продажами и другими переменными.
Причина 3 : прогнозирование временных рядов позволяет финансовым аналитикам прогнозировать будущие доходы, расходы, новых клиентов, продажи и т. д. для различных компаний.
В оставшейся части этой статьи мы подробно остановимся на каждой из этих причин.
Причина 1: использование описательной статистики для обобщения данных
Описательная статистика используется для описания данных.
Финансовые аналитики часто используют описательную статистику для обобщения данных, связанных с финансами компаний.
Например, финансовый аналитик, работающий в розничной компании, может рассчитать следующую описательную статистику в течение одного рабочего квартала:
- Среднее количество ежедневных продаж
- Среднее количество ежедневных продаж
- Стандартное отклонение дневных продаж
- Общий доход
- Суммарные расходы
- Процентное изменение новых клиентов
- Процент товаров, возвращенных покупателями
Используя эти показатели, аналитик может получить четкое представление о текущем финансовом состоянии компании, а также сравнить эти показатели с предыдущими кварталами, чтобы понять, как показатели изменяются с течением времени.
Затем они могут использовать эти метрики для информирования организации об областях, которые могут нуждаться в улучшении, чтобы помочь компании увеличить доходы или сократить расходы.
Причина 2: использование регрессионных моделей для количественной оценки взаимосвязи между переменными
Еще одним способом использования статистики в финансах являются регрессионные модели .
Это модели, которые позволяют финансовым аналитикам количественно определять взаимосвязь между одной или несколькими переменными-предикторами и переменной- откликом .
Например, аналитик может иметь доступ к данным об общих деньгах, потраченных на телевизионную рекламу, интернет-рекламу и общем объеме полученного дохода.
Затем они могут построить следующую модель множественной линейной регрессии:
Доход = 76,4 + 4,2 (интернет-реклама) + 0,8 (ТВ-реклама)
Вот как интерпретировать коэффициенты регрессии в этой модели:
- На каждый дополнительный доллар, потраченный на онлайн-рекламу, доход увеличивается в среднем на 4,20 доллара (при условии, что доллары, потраченные на телевизионную рекламу, остаются постоянными).
- На каждый дополнительный доллар, потраченный на телевизионную рекламу, доход увеличивается в среднем на 0,80 доллара (при условии, что доллары, потраченные на онлайн-рекламу, остаются постоянными).
Используя эту модель, финансовый аналитик может быстро понять, что деньги, потраченные на онлайн-рекламу, приносят гораздо более высокий средний доход по сравнению с деньгами, потраченными на телевизионную рекламу.
Причина 3: использование прогнозирования временных рядов для прогнозирования будущих значений
Еще один способ использования статистики в финансах — это прогнозирование временных рядов.
Например, финансовый аналитик может использовать исторические данные для прогнозирования общего дохода, расходов, новых клиентов, продаж продукции и т. д. для компании.
Прогнозируя эти значения, аналитик может информировать компанию о том, сколько новых клиентов ожидать, сколько новых сотрудников нужно нанять в зависимости от увеличения доходов, а также о множестве других показателей.
Дополнительные ресурсы
Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:
Важность статистики в исследованиях
Важность статистики в здравоохранении
Важность статистики в бизнесе
Значение статистики в экономике
Важность статистики в образовании