Die bedeutung von statistiken im finanzwesen (mit beispielen)

Der Bereich Statistik beschäftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten.

Im Finanzwesen sind Statistiken aus folgenden Gründen wichtig:

Grund 1 : Deskriptive Statistiken ermöglichen es Finanzanalysten, Daten zu Einnahmen, Ausgaben und Gewinnen von Unternehmen zusammenzufassen.

Grund 2 : Regressionsmodelle ermöglichen es Finanzanalysten, die Beziehung zwischen Variablen im Zusammenhang mit Werbeaktionen, Werbung, Verkäufen und anderen Variablen zu quantifizieren.

Grund 3 : Zeitreihenprognosen ermöglichen es Finanzanalysten, zukünftige Einnahmen, Ausgaben, neue Kunden, Verkäufe usw. vorherzusagen. für eine Vielzahl von Unternehmen.

Im weiteren Verlauf dieses Artikels gehen wir auf jeden dieser Gründe ein.

Grund 1: Verwenden Sie deskriptive Statistiken, um Daten zusammenzufassen

Beschreibende Statistiken werden zur Beschreibung von Daten verwendet.

Finanzanalysten verwenden häufig deskriptive Statistiken, um Daten zu Unternehmensfinanzen zusammenzufassen.

Beispielsweise könnte ein Finanzanalyst, der für ein Einzelhandelsunternehmen arbeitet, während eines Geschäftsquartals die folgenden deskriptiven Statistiken berechnen:

• Durchschnittliche Anzahl der täglichen Verkäufe
• Mittlere Anzahl der täglichen Verkäufe
• Standardabweichung der täglichen Verkäufe
• Gesamteinkommen
• Gesamtausgaben
• Prozentuale Veränderung der Anzahl Neukunden
• Prozentsatz der von Kunden zurückgegebenen Produkte

Mithilfe dieser Kennzahlen kann der Analyst ein fundiertes Verständnis der aktuellen Finanzsituation des Unternehmens erlangen und diese Kennzahlen auch mit früheren Quartalen vergleichen, um zu verstehen, wie sie sich im Laufe der Zeit verändern.

Anschließend können sie diese Kennzahlen verwenden, um das Unternehmen über Bereiche zu informieren, die möglicherweise verbessert werden müssen, um dem Unternehmen dabei zu helfen, den Umsatz zu steigern oder die Ausgaben zu senken.

Grund 2: Verwenden Sie Regressionsmodelle, um die Beziehung zwischen Variablen zu quantifizieren

Statistiken werden auch im Finanzwesen in Form von Regressionsmodellen eingesetzt.

Hierbei handelt es sich um Modelle, die es Finanzanalysten ermöglichen, die Beziehung zwischen einer oder mehreren Prädiktorvariablen und einer Antwortvariablen zu quantifizieren.

Beispielsweise kann ein Analyst Zugriff auf Daten über die Gesamtausgaben für Fernsehwerbung, Online-Werbung und den erzielten Gesamtumsatz haben.

Anschließend könnten sie das folgende multiple lineare Regressionsmodell erstellen:

Umsatz = 76,4 + 4,2 (Online-Werbung) + 0,8 (TV-Werbung)

So interpretieren Sie die Regressionskoeffizienten in diesem Modell:

• Für jeden zusätzlichen Dollar, der für Online-Werbung ausgegeben wird, steigt der Umsatz um durchschnittlich 4,20 Dollar (unter der Annahme, dass die Ausgaben für TV-Werbung konstant bleiben).
• Mit jedem zusätzlichen Dollar, der für TV-Werbung ausgegeben wird, steigt der Umsatz um durchschnittlich 0,80 Dollar (unter der Annahme, dass die Ausgaben für Online-Werbung konstant bleiben).

Anhand dieses Modells kann ein Finanzanalyst schnell verstehen, dass Geld, das für Online-Werbung ausgegeben wird, einen viel höheren Durchschnittsumsatz generiert als Geld, das für Fernsehwerbung ausgegeben wird.

Grund 3: Verwenden Sie Zeitreihenprognosen, um zukünftige Werte vorherzusagen

Statistiken werden auch im Finanzwesen in Form von Zeitreihenprognosen verwendet.

Ein Finanzanalyst kann beispielsweise historische Daten verwenden, um Gesamteinnahmen, Ausgaben, Neukunden, Produktverkäufe usw. zu prognostizieren. von einem Unternehmen.

Durch die Prognose dieser Werte kann der Analyst das Unternehmen darüber informieren, wie viele neue Kunden zu erwarten sind, wie viele neue Mitarbeiter aufgrund der Umsatzsteigerung eingestellt werden müssen und über verschiedene andere Kennzahlen.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Artikel erläutern die Bedeutung von Statistiken in anderen Bereichen:

Die Bedeutung der Statistik in der Forschung
Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen
Die Bedeutung der Statistik in der Wirtschaft
Die Bedeutung der Statistik im Bildungswesen