{"id":3237,"date":"2023-07-18T13:10:06","date_gmt":"2023-07-18T13:10:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/importanza-della-statistica-in-finanza\/"},"modified":"2023-07-18T13:10:06","modified_gmt":"2023-07-18T13:10:06","slug":"importanza-della-statistica-in-finanza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/importanza-della-statistica-in-finanza\/","title":{"rendered":"L\u2019importanza della statistica in finanza (con esempi)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il campo della <strong>statistica<\/strong> riguarda la raccolta, l&#8217;analisi, l&#8217;interpretazione e la presentazione dei dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In finanza, le statistiche sono importanti per i seguenti motivi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Motivo 1<\/strong> : le statistiche descrittive consentono agli analisti finanziari di riassumere i dati relativi ai ricavi, alle spese e ai profitti delle aziende.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Motivo 2<\/strong> : i modelli di regressione consentono agli analisti finanziari di quantificare la relazione tra variabili relative a promozioni, pubblicit\u00e0, vendite e altre variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Motivo 3<\/strong> : la previsione delle serie temporali consente agli analisti finanziari di prevedere ricavi, spese, nuovi clienti, vendite, ecc. futuri. per una variet\u00e0 di imprese.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nel resto di questo articolo, sviluppiamo ciascuno di questi motivi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Motivo 1: utilizzare statistiche descrittive per riepilogare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/statistica-inferenziale-descrittiva\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Le statistiche descrittive<\/a> vengono utilizzate per <em>descrivere<\/em> i dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli analisti finanziari utilizzano spesso le statistiche descrittive per riassumere i dati relativi alle finanze aziendali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, un analista finanziario che lavora per un&#8217;azienda di vendita al dettaglio potrebbe calcolare le seguenti statistiche descrittive durante un trimestre lavorativo:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Numero medio di vendite giornaliere<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Numero medio di vendite giornaliere<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Deviazione standard delle vendite giornaliere<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Reddito totale<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Spese totali<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Variazione percentuale del numero di nuovi clienti<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Percentuale di prodotti restituiti dai clienti<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando questi parametri, l&#8217;analista pu\u00f2 acquisire una solida conoscenza dell&#8217;attuale situazione finanziaria dell&#8217;azienda e anche confrontare questi parametri con i trimestri precedenti per capire come stanno cambiando nel tempo.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possono quindi utilizzare questi parametri per informare l&#8217;organizzazione sulle aree che potrebbero richiedere miglioramenti per aiutare l&#8217;azienda ad aumentare le entrate o ridurre le spese.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Motivo 2: utilizzare modelli di regressione per quantificare la relazione tra le variabili<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La statistica viene utilizzata anche in finanza sotto forma di <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modelli di regressione<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si tratta di modelli che consentono agli analisti finanziari di quantificare la relazione tra una o pi\u00f9 variabili predittive e una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, un analista pu\u00f2 avere accesso ai dati sul denaro totale speso per la pubblicit\u00e0 televisiva, la pubblicit\u00e0 online e le entrate totali generate.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potrebbero quindi costruire il seguente modello di regressione lineare multipla:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Entrate = 76,4 + 4,2 (pubblicit\u00e0 online) + 0,8 (pubblicit\u00e0 televisiva)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare i <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-interpretare-i-coefficienti-di-regressione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">coefficienti di regressione<\/a> in questo modello:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Per ogni dollaro aggiuntivo speso in pubblicit\u00e0 online, le entrate aumentano in media di 4,20 dollari (assumendo che i dollari spesi in pubblicit\u00e0 televisiva rimangano costanti).<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Per ogni dollaro aggiuntivo speso in pubblicit\u00e0 televisiva, le entrate aumentano in media di 0,80 dollari (assumendo che i dollari spesi per la pubblicit\u00e0 online rimangano costanti).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando questo modello, un analista finanziario pu\u00f2 capire rapidamente che il denaro speso in pubblicit\u00e0 online genera entrate medie molto pi\u00f9 elevate rispetto al denaro speso in pubblicit\u00e0 televisiva.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Motivo 3: utilizzare la previsione delle serie temporali per prevedere i valori futuri<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le statistiche vengono utilizzate anche in finanza sotto forma di previsioni di serie temporali.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, un analista finanziario pu\u00f2 utilizzare i dati storici per prevedere entrate totali, spese, nuovi clienti, vendite di prodotti, ecc. da un&#8217;azienda.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Prevedendo questi valori, l&#8217;analista pu\u00f2 informare l&#8217;azienda su quanti nuovi clienti aspettarsi, quanti nuovi dipendenti assumere in base all&#8217;aumento delle entrate e vari altri parametri.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti articoli spiegano l&#8217;importanza delle statistiche in altri campi:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/importanza-della-statistica-nella-ricerca\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L&#8217;importanza della statistica nella ricerca<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/importanza-della-statistica-in-sanita\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L\u2019importanza della statistica in sanit\u00e0<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L\u2019importanza della statistica nelle imprese<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/importanza-della-statistica-in-economia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L\u2019importanza della statistica in economia<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/l'importanza-della-statistica-nell'istruzione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L\u2019importanza della statistica nell\u2019istruzione<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il campo della statistica riguarda la raccolta, l&#8217;analisi, 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