L’importance des statistiques en finance (avec exemples)

Le domaine des statistiques concerne la collecte, l’analyse, l’interprétation et la présentation des données.

Dans le domaine de la finance, les statistiques sont importantes pour les raisons suivantes :

Raison 1 : Les statistiques descriptives permettent aux analystes financiers de résumer les données liées aux revenus, aux dépenses et aux bénéfices des entreprises.

Raison 2 : Les modèles de régression permettent aux analystes financiers de quantifier la relation entre les variables liées aux promotions, à la publicité, aux ventes et à d’autres variables.

Raison 3 : Les prévisions de séries chronologiques permettent aux analystes financiers de prédire les revenus futurs, les dépenses, les nouveaux clients, les ventes, etc. pour une variété d’entreprises.

Dans la suite de cet article, nous développons chacune de ces raisons.

Raison 1 : Utiliser des statistiques descriptives pour résumer les données

Les statistiques descriptives sont utilisées pour décrire les données.

Les analystes financiers utilisent souvent des statistiques descriptives pour résumer les données liées aux finances des entreprises.

Par exemple, un analyste financier qui travaille pour une entreprise de vente au détail peut calculer les statistiques descriptives suivantes au cours d’un trimestre commercial :

• Nombre moyen de ventes quotidiennes
• Nombre médian de ventes quotidiennes
• Écart type des ventes quotidiennes
• Revenu total
• Dépenses totales
• Pourcentage de variation du nombre de nouveaux clients
• Pourcentage de produits retournés par les clients

À l’aide de ces mesures, l’analyste peut acquérir une solide compréhension de la situation financière actuelle de l’entreprise et également comparer ces mesures aux trimestres précédents pour comprendre leur évolution au fil du temps.

Ils peuvent ensuite utiliser ces mesures pour informer l’organisation sur les domaines qui pourraient nécessiter des améliorations pour aider l’entreprise à augmenter ses revenus ou à réduire ses dépenses.

Raison 2 : Utiliser des modèles de régression pour quantifier la relation entre les variables

Les statistiques sont également utilisées en finance sous la forme de modèles de régression .

Ce sont des modèles qui permettent aux analystes financiers de quantifier la relation entre une ou plusieurs variables prédictives et une variable de réponse .

Par exemple, un analyste peut avoir accès à des données sur l’argent total dépensé en publicité télévisée, en ligne et sur les revenus totaux générés.

Ils pourraient ensuite construire le modèle de régression linéaire multiple suivant :

Revenu = 76,4 + 4,2 (publicité en ligne) + 0,8 (publicité télévisée)

Voici comment interpréter les coefficients de régression dans ce modèle :

• Pour chaque dollar supplémentaire dépensé en publicité en ligne, les revenus augmentent en moyenne de 4,20 $ (en supposant que les dollars dépensés en publicité télévisée restent constants).
• Pour chaque dollar supplémentaire dépensé en publicité télévisée, les revenus augmentent en moyenne de 0,80 $ (en supposant que les dollars dépensés en publicité en ligne restent constants).

Grâce à ce modèle, un analyste financier peut rapidement comprendre que l’argent dépensé en publicité en ligne génère des revenus moyens beaucoup plus élevés que l’argent dépensé en publicité télévisée.

Raison 3 : Utiliser la prévision de séries chronologiques pour prédire les valeurs futures

Les statistiques sont également utilisées en finance sous la forme de prévisions de séries chronologiques.

Par exemple, un analyste financier peut utiliser des données historiques pour prévoir le total des revenus, des dépenses, des nouveaux clients, des ventes de produits, etc. d’une entreprise.

En prévoyant ces valeurs, l’analyste peut informer l’entreprise sur le nombre de nouveaux clients à attendre, le nombre de nouveaux employés à embaucher en fonction de l’augmentation des revenus et diverses autres mesures.

Ressources additionnelles

Les articles suivants expliquent l’importance des statistiques dans d’autres domaines :

L’importance des statistiques dans la recherche
L’importance des statistiques dans les soins de santé
L’importance des statistiques dans les entreprises
L’importance des statistiques en économie
L’importance des statistiques dans l’éducation