Важность статистики в финансах (с примерами)

Область статистики занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.

В финансах статистика важна по следующим причинам:

Причина 1. Описательная статистика позволяет финансовым аналитикам обобщать данные, касающиеся доходов, расходов и прибыли компаний.

Причина 2 : Регрессионные модели позволяют финансовым аналитикам количественно оценить взаимосвязь между переменными, связанными с продвижением, рекламой, продажами и другими переменными.

Причина 3. Прогнозирование временных рядов позволяет финансовым аналитикам прогнозировать будущие доходы, расходы, новых клиентов, продажи и т. д. для различных предприятий.

В оставшейся части статьи мы рассмотрим каждую из этих причин.

Причина 1. Используйте описательную статистику для обобщения данных.

Описательная статистика используется для описания данных.

Финансовые аналитики часто используют описательную статистику для обобщения данных, касающихся финансов компании.

Например, финансовый аналитик, работающий в розничной компании, может рассчитать следующую описательную статистику за рабочий квартал:

• Среднее количество ежедневных продаж
• Среднее количество ежедневных продаж
• Стандартное отклонение ежедневных продаж
• Общая прибыль
• Суммарные расходы
• Процентное изменение количества новых клиентов
• Процент продуктов, возвращенных покупателями

Используя эти показатели, аналитик может получить четкое представление о текущем финансовом положении компании, а также сравнить эти показатели с предыдущими кварталами, чтобы понять, как они меняются с течением времени.

Затем они могут использовать эти показатели, чтобы информировать организацию об областях, которые могут нуждаться в улучшении, чтобы помочь компании увеличить доходы или сократить расходы.

Причина 2. Используйте регрессионные модели для количественной оценки взаимосвязи между переменными.

Статистика также используется в финансах в виде регрессионных моделей .

Это модели, которые позволяют финансовым аналитикам количественно оценить взаимосвязь между одной или несколькими переменными-предикторами и переменной отклика .

Например, аналитик может иметь доступ к данным об общей сумме денег, потраченных на телевизионную рекламу, онлайн-рекламу, а также об общем полученном доходе.

Затем они могли бы построить следующую модель множественной линейной регрессии:

Выручка = 76,4 + 4,2 (интернет-реклама) + 0,8 (реклама на телевидении)

Вот как интерпретировать коэффициенты регрессии в этой модели:

• На каждый дополнительный доллар, потраченный на онлайн-рекламу, доход увеличивается в среднем на 4,20 доллара (при условии, что доллары, потраченные на телевизионную рекламу, остаются постоянными).
• На каждый дополнительный доллар, потраченный на телевизионную рекламу, доход увеличивается в среднем на 0,80 доллара (при условии, что доллары, потраченные на онлайн-рекламу, остаются постоянными).

Используя эту модель, финансовый аналитик может быстро понять, что деньги, потраченные на онлайн-рекламу, приносят гораздо более высокий средний доход, чем деньги, потраченные на телевизионную рекламу.

Причина 3. Используйте прогнозирование временных рядов для прогнозирования будущих значений.

Статистика также используется в финансах в форме прогнозирования временных рядов.

Например, финансовый аналитик может использовать исторические данные для прогнозирования общего дохода, расходов, новых клиентов, продаж продукции и т. д. от компании.

Прогнозируя эти значения, аналитик может информировать компанию о том, сколько новых клиентов следует ожидать, сколько новых сотрудников следует нанять в зависимости от увеличения доходов, а также о различных других показателях.

Дополнительные ресурсы

Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:

Важность статистики в исследованиях
Важность статистики в здравоохранении
Важность статистики в бизнесе
Значение статистики в экономике
Важность статистики в образовании