Pentingnya statistik di bidang keuangan (beserta contohnya)

Bidang statistik berkaitan dengan pengumpulan, analisis, interpretasi dan penyajian data.

Di bidang keuangan, statistik penting karena alasan berikut:

Alasan 1 : Statistik deskriptif memungkinkan analis keuangan untuk merangkum data yang berkaitan dengan pendapatan, pengeluaran, dan keuntungan perusahaan.

Alasan 2 : Model regresi memungkinkan analis keuangan mengukur hubungan antara variabel yang terkait dengan promosi, periklanan, penjualan, dan variabel lainnya.

Alasan 3 : Peramalan deret waktu memungkinkan analis keuangan memprediksi pendapatan, pengeluaran, pelanggan baru, penjualan, dll di masa depan. untuk berbagai bisnis.

Di sisa artikel ini, kami mengembangkan masing-masing alasan tersebut.

Alasan 1: Gunakan statistik deskriptif untuk merangkum data

Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data.

Analis keuangan sering menggunakan statistik deskriptif untuk merangkum data terkait keuangan perusahaan.

Misalnya, seorang analis keuangan yang bekerja untuk perusahaan ritel mungkin menghitung statistik deskriptif berikut selama kuartal bisnis:

• Jumlah rata-rata penjualan harian
• Jumlah rata-rata penjualan harian
• Deviasi standar penjualan harian
• Jumlah pemasukan
• Jumlah biaya
• Persentase perubahan jumlah pelanggan baru
• Persentase produk yang dikembalikan oleh pelanggan

Dengan menggunakan metrik ini, analis dapat memperoleh pemahaman yang kuat tentang situasi keuangan perusahaan saat ini dan juga membandingkan metrik ini dengan kuartal sebelumnya untuk memahami perubahannya seiring waktu.

Mereka kemudian dapat menggunakan metrik ini untuk memberi informasi kepada organisasi tentang area yang mungkin memerlukan perbaikan untuk membantu perusahaan meningkatkan pendapatan atau mengurangi biaya.

Alasan 2: Gunakan model regresi untuk mengukur hubungan antar variabel

Statistik juga digunakan di bidang keuangan dalam bentuk model regresi .

Ini adalah model yang memungkinkan analis keuangan mengukur hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dan variabel respons .

Misalnya, seorang analis mungkin memiliki akses ke data total uang yang dibelanjakan untuk iklan televisi, iklan online, dan total pendapatan yang dihasilkan.

Mereka kemudian dapat membuat model regresi linier berganda berikut:

Pendapatan = 76,4 + 4,2 (iklan online) + 0,8 (iklan TV)

Berikut cara menginterpretasikan koefisien regresi pada model ini:

• Untuk setiap tambahan dolar yang dibelanjakan untuk iklan online, pendapatan meningkat rata-rata sebesar $4,20 (dengan asumsi dolar yang dibelanjakan untuk iklan TV tetap konstan).
• Untuk setiap tambahan dolar yang dibelanjakan untuk iklan TV, pendapatan meningkat rata-rata sebesar $0,80 (dengan asumsi dolar yang dibelanjakan untuk iklan online tetap konstan).

Dengan menggunakan model ini, seorang analis keuangan dapat dengan cepat memahami bahwa uang yang dibelanjakan untuk iklan online menghasilkan pendapatan rata-rata yang jauh lebih tinggi daripada uang yang dibelanjakan untuk iklan televisi.

Alasan keempat: Gunakan perkiraan deret waktu untuk memprediksi nilai masa depan

Statistik juga digunakan di bidang keuangan dalam bentuk peramalan deret waktu.

Misalnya, seorang analis keuangan dapat menggunakan data historis untuk memperkirakan total pendapatan, pengeluaran, pelanggan baru, penjualan produk, dll. dari sebuah perusahaan.

Dengan memperkirakan nilai-nilai ini, analis dapat memberi tahu perusahaan tentang berapa banyak pelanggan baru yang diharapkan, berapa banyak karyawan baru yang akan dipekerjakan berdasarkan peningkatan pendapatan, dan berbagai metrik lainnya.

Sumber daya tambahan

Artikel berikut menjelaskan pentingnya statistik dalam bidang lain:

Pentingnya statistik dalam penelitian
Pentingnya statistik dalam kesehatan
Pentingnya statistik dalam bisnis
Pentingnya statistik dalam perekonomian
Pentingnya statistik dalam pendidikan