L’importanza della statistica in finanza (con esempi)

Il campo della statistica riguarda la raccolta, l’analisi, l’interpretazione e la presentazione dei dati.

In finanza, le statistiche sono importanti per i seguenti motivi:

Motivo 1 : le statistiche descrittive consentono agli analisti finanziari di riassumere i dati relativi ai ricavi, alle spese e ai profitti delle aziende.

Motivo 2 : i modelli di regressione consentono agli analisti finanziari di quantificare la relazione tra variabili relative a promozioni, pubblicità, vendite e altre variabili.

Motivo 3 : la previsione delle serie temporali consente agli analisti finanziari di prevedere ricavi, spese, nuovi clienti, vendite, ecc. futuri. per una varietà di imprese.

Nel resto di questo articolo, sviluppiamo ciascuno di questi motivi.

Motivo 1: utilizzare statistiche descrittive per riepilogare i dati

Le statistiche descrittive vengono utilizzate per descrivere i dati.

Gli analisti finanziari utilizzano spesso le statistiche descrittive per riassumere i dati relativi alle finanze aziendali.

Ad esempio, un analista finanziario che lavora per un’azienda di vendita al dettaglio potrebbe calcolare le seguenti statistiche descrittive durante un trimestre lavorativo:

• Numero medio di vendite giornaliere
• Numero medio di vendite giornaliere
• Deviazione standard delle vendite giornaliere
• Reddito totale
• Spese totali
• Variazione percentuale del numero di nuovi clienti
• Percentuale di prodotti restituiti dai clienti

Utilizzando questi parametri, l’analista può acquisire una solida conoscenza dell’attuale situazione finanziaria dell’azienda e anche confrontare questi parametri con i trimestri precedenti per capire come stanno cambiando nel tempo.

Possono quindi utilizzare questi parametri per informare l’organizzazione sulle aree che potrebbero richiedere miglioramenti per aiutare l’azienda ad aumentare le entrate o ridurre le spese.

Motivo 2: utilizzare modelli di regressione per quantificare la relazione tra le variabili

La statistica viene utilizzata anche in finanza sotto forma di modelli di regressione .

Si tratta di modelli che consentono agli analisti finanziari di quantificare la relazione tra una o più variabili predittive e una variabile di risposta .

Ad esempio, un analista può avere accesso ai dati sul denaro totale speso per la pubblicità televisiva, la pubblicità online e le entrate totali generate.

Potrebbero quindi costruire il seguente modello di regressione lineare multipla:

Entrate = 76,4 + 4,2 (pubblicità online) + 0,8 (pubblicità televisiva)

Ecco come interpretare i coefficienti di regressione in questo modello:

• Per ogni dollaro aggiuntivo speso in pubblicità online, le entrate aumentano in media di 4,20 dollari (assumendo che i dollari spesi in pubblicità televisiva rimangano costanti).
• Per ogni dollaro aggiuntivo speso in pubblicità televisiva, le entrate aumentano in media di 0,80 dollari (assumendo che i dollari spesi per la pubblicità online rimangano costanti).

Utilizzando questo modello, un analista finanziario può capire rapidamente che il denaro speso in pubblicità online genera entrate medie molto più elevate rispetto al denaro speso in pubblicità televisiva.

Motivo 3: utilizzare la previsione delle serie temporali per prevedere i valori futuri

Le statistiche vengono utilizzate anche in finanza sotto forma di previsioni di serie temporali.

Ad esempio, un analista finanziario può utilizzare i dati storici per prevedere entrate totali, spese, nuovi clienti, vendite di prodotti, ecc. da un’azienda.

Prevedendo questi valori, l’analista può informare l’azienda su quanti nuovi clienti aspettarsi, quanti nuovi dipendenti assumere in base all’aumento delle entrate e vari altri parametri.

Risorse addizionali

I seguenti articoli spiegano l’importanza delle statistiche in altri campi:

L’importanza della statistica nella ricerca
L’importanza della statistica in sanità
L’importanza della statistica nelle imprese
L’importanza della statistica in economia
L’importanza della statistica nell’istruzione