Znaczenie statystyki w finansach (z przykładami)

Dziedzina statystyki zajmuje się gromadzeniem, analizą, interpretacją i prezentacją danych.

W finansach statystyki są ważne z następujących powodów:

Powód 1 : Statystyki opisowe pozwalają analitykom finansowym podsumowywać dane dotyczące przychodów, wydatków i zysków przedsiębiorstw.

Powód 2 : Modele regresji umożliwiają analitykom finansowym ilościowe określenie związku pomiędzy zmiennymi związanymi z promocjami, reklamą, sprzedażą i innymi zmiennymi.

Powód 3 : Prognozowanie szeregów czasowych pozwala analitykom finansowym przewidzieć przyszłe przychody, wydatki, nowych klientów, sprzedaż itp. dla różnych przedsiębiorstw.

W pozostałej części tego artykułu omówimy każdy z tych powodów.

Powód 1: Użyj statystyk opisowych do podsumowania danych

Statystyki opisowe służą do opisu danych.

Analitycy finansowi często korzystają ze statystyk opisowych w celu podsumowania danych związanych z finansami firmy.

Na przykład analityk finansowy pracujący w firmie zajmującej się sprzedażą detaliczną może obliczyć następujące statystyki opisowe w ciągu kwartału biznesowego:

• Średnia dzienna liczba sprzedaży
• Mediana dziennej sprzedaży
• Odchylenie standardowe dziennej sprzedaży
• Całkowity przychód
• Łączne wydatki
• Procentowa zmiana liczby nowych klientów
• Procent produktów zwróconych przez klientów

Korzystając z tych wskaźników, analityk może uzyskać solidną wiedzę na temat bieżącej sytuacji finansowej firmy, a także porównać te wskaźniki z poprzednimi kwartałami, aby zrozumieć, jak zmieniają się one w czasie.

Następnie mogą wykorzystać te wskaźniki, aby poinformować organizację o obszarach, które mogą wymagać poprawy, aby pomóc firmie zwiększyć przychody lub zmniejszyć wydatki.

Powód 2: Użyj modeli regresji do ilościowego określenia związku między zmiennymi

Statystyka jest również wykorzystywana w finansach w formie modeli regresji .

Są to modele umożliwiające analitykom finansowym ilościowe określenie związku pomiędzy jedną lub większą liczbą zmiennych predykcyjnych azmienną odpowiedzi .

Na przykład analityk może mieć dostęp do danych na temat całkowitych środków wydanych na reklamę telewizyjną i internetową oraz całkowitych wygenerowanych przychodów.

Następnie mogliby skonstruować następujący model regresji liniowej wielokrotnej:

Przychody = 76,4 + 4,2 (reklama internetowa) + 0,8 (reklama telewizyjna)

Oto jak interpretować współczynniki regresji w tym modelu:

• Każdy dodatkowy dolar wydany na reklamę internetową zwiększa przychody średnio o 4,20 dolara (zakładając, że dolary wydane na reklamę telewizyjną pozostają niezmienne).
• Każdy dodatkowy dolar wydany na reklamę telewizyjną zwiększa przychody średnio o 0,80 dolara (zakładając, że dolary wydane na reklamę internetową pozostają niezmienne).

Korzystając z tego modelu, analityk finansowy może szybko zrozumieć, że pieniądze wydane na reklamę w Internecie generują znacznie wyższe średnie przychody niż pieniądze wydane na reklamę telewizyjną.

Powód 3: Użyj prognozowania szeregów czasowych, aby przewidzieć przyszłe wartości

Statystyka jest również wykorzystywana w finansach w formie prognozowania szeregów czasowych.

Na przykład analityk finansowy może wykorzystać dane historyczne do prognozy całkowitych przychodów, wydatków, nowych klientów, sprzedaży produktów itp. z firmy.

Prognozując te wartości, analityk może poinformować firmę o tym, ilu nowych klientów się spodziewać, ilu nowych pracowników zatrudnić w oparciu o zwiększone przychody, a także o różnych innych wskaźnikach.

Dodatkowe zasoby

Poniższe artykuły wyjaśniają znaczenie statystyki w innych dziedzinach:

Znaczenie statystyki w badaniach
Znaczenie statystyki w ochronie zdrowia
Znaczenie statystyki w przedsiębiorstwach
Znaczenie statystyki w ekonomii
Znaczenie statystyki w edukacji