ความสำคัญของสถิติทางการเงิน (พร้อมตัวอย่าง)

สาขา สถิติ เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การวิเคราะห์ การตีความ และการนำเสนอข้อมูล

ในด้านการเงิน สถิติมีความสำคัญด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้:

เหตุผลที่ 1 : สถิติเชิงพรรณนาช่วยให้นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถสรุปข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับรายได้ ค่าใช้จ่าย และผลกำไรของบริษัทได้

เหตุผลที่ 2 : โมเดลการถดถอยช่วยให้นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการส่งเสริมการขาย การโฆษณา การขาย และตัวแปรอื่นๆ

เหตุผลที่ 3 : การคาดการณ์อนุกรมเวลาช่วยให้นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถคาดการณ์รายได้ ค่าใช้จ่าย ลูกค้าใหม่ การขาย ฯลฯ ในอนาคต เพื่อธุรกิจที่หลากหลาย

ในส่วนที่เหลือของบทความนี้ เราจะอธิบายเหตุผลแต่ละข้อเหล่านี้

เหตุผลที่ 1: ใช้สถิติเชิงพรรณนาเพื่อสรุปข้อมูล

สถิติเชิงพรรณนา ใช้เพื่อ อธิบาย ข้อมูล

นักวิเคราะห์ทางการเงินมักใช้สถิติเชิงพรรณนาเพื่อสรุปข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเงินของบริษัท

ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ทางการเงินที่ทำงานให้กับบริษัทค้าปลีกอาจคำนวณสถิติเชิงพรรณนาต่อไปนี้ในระหว่างไตรมาสธุรกิจ:

• จำนวนยอดขายเฉลี่ยต่อวัน
• จำนวนมัธยฐานของยอดขายรายวัน
• ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของยอดขายรายวัน
• รายได้ทั้งหมด
• ค่าใช้จ่ายทั้งหมด
• เปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงในจำนวนลูกค้าใหม่
• เปอร์เซ็นต์ของผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าส่งคืน

การใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ นักวิเคราะห์สามารถเข้าใจสถานการณ์ทางการเงินของบริษัทในปัจจุบันได้อย่างถ่องแท้ และยังเปรียบเทียบตัวชี้วัดเหล่านี้กับไตรมาสก่อนๆ เพื่อทำความเข้าใจว่ามีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

จากนั้นพวกเขาสามารถใช้หน่วยวัดเหล่านี้เพื่อแจ้งให้องค์กรทราบเกี่ยวกับพื้นที่ที่อาจต้องมีการปรับปรุงเพื่อช่วยให้บริษัทเพิ่มรายได้หรือลดค่าใช้จ่าย

เหตุผลที่ 2: ใช้แบบจำลองการถดถอยเพื่อหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

สถิติยังใช้ในด้านการเงินในรูปแบบของ แบบจำลองการถดถอย

เหล่านี้เป็นแบบจำลองที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถหาปริมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทำนายหนึ่งตัวขึ้นไปและ ตัวแปรตอบสนอง

ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์อาจสามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับเงินทั้งหมดที่ใช้ในการโฆษณาทางโทรทัศน์ การโฆษณาออนไลน์ และรายได้ทั้งหมดที่เกิดขึ้น

จากนั้นพวกเขาสามารถสร้างแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณต่อไปนี้:

รายได้ = 76.4 + 4.2 (โฆษณาออนไลน์) + 0.8 (โฆษณาทางทีวี)

วิธีตีความ ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย ในแบบจำลองนี้มีดังนี้:

• สำหรับทุกๆ ดอลลาร์เพิ่มเติมที่ใช้ไปกับการโฆษณาออนไลน์ รายได้จะเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 4.20 ดอลลาร์ (สมมติว่าดอลลาร์ที่ใช้ไปกับการโฆษณาทางทีวียังคงที่)
• สำหรับทุกๆ ดอลลาร์เพิ่มเติมที่ใช้ไปกับการโฆษณาทางทีวี รายได้จะเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 0.80 ดอลลาร์ (สมมติว่าดอลลาร์ที่ใช้ไปกับการโฆษณาออนไลน์ยังคงที่)

เมื่อใช้โมเดลนี้ นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถเข้าใจได้อย่างรวดเร็วว่าเงินที่ใช้ไปกับการโฆษณาออนไลน์สร้างรายได้เฉลี่ยที่สูงกว่าเงินที่ใช้ในการโฆษณาทางโทรทัศน์มาก

เหตุผลที่ 3: ใช้การคาดการณ์อนุกรมเวลาเพื่อทำนายค่าในอนาคต

สถิติยังใช้ในด้านการเงินในรูปแบบของการพยากรณ์อนุกรมเวลา

ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ทางการเงินสามารถใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์รายได้รวม ค่าใช้จ่าย ลูกค้าใหม่ ยอดขายผลิตภัณฑ์ ฯลฯ จากบริษัท

ด้วยการคาดการณ์ค่าเหล่านี้ นักวิเคราะห์สามารถแจ้งให้บริษัททราบจำนวนลูกค้าใหม่ที่คาดหวัง จำนวนพนักงานใหม่ที่จะจ้างตามรายได้ที่เพิ่มขึ้น และตัวชี้วัดอื่นๆ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทความต่อไปนี้อธิบายความสำคัญของสถิติในด้านอื่นๆ:

ความสำคัญของสถิติในการวิจัย
ความสำคัญของสถิติในการดูแลสุขภาพ
ความสำคัญของสถิติในธุรกิจ
ความสำคัญของสถิติทางเศรษฐศาสตร์
ความสำคัญของสถิติในการศึกษา