Finansta istatistiğin önemi (örneklerle)

İstatistik alanı verilerin toplanması, analizi, yorumlanması ve sunumuyla ilgilidir.

Finansta istatistikler aşağıdaki nedenlerden dolayı önemlidir:

Sebep 1 : Tanımlayıcı istatistikler, finansal analistlerin şirketlerin gelirleri, giderleri ve kârlarıyla ilgili verileri özetlemelerine olanak tanır.

Sebep 2 : Regresyon modelleri, finansal analistlerin promosyonlar, reklamlar, satışlar ve diğer değişkenlerle ilgili değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmesine olanak tanır.

Sebep 3 : Zaman serisi tahmini, finansal analistlerin gelecekteki gelirleri, giderleri, yeni müşterileri, satışları vb. tahmin etmelerine olanak tanır. çeşitli işletmeler için.

Bu makalenin geri kalanında bu nedenlerin her birini açıklayacağız.

Sebep 1: Verileri özetlemek için tanımlayıcı istatistikleri kullanın

Tanımlayıcı istatistikler verileri tanımlamak için kullanılır.

Finansal analistler genellikle şirket finansmanıyla ilgili verileri özetlemek için tanımlayıcı istatistikler kullanır.

Örneğin, bir perakende satış şirketinde çalışan bir finansal analist, bir iş çeyreği boyunca aşağıdaki tanımlayıcı istatistikleri hesaplayabilir:

• Ortalama günlük satış sayısı
• Ortalama günlük satış sayısı
• Günlük satışların standart sapması
• Toplam gelir
• Toplam giderler
• Yeni müşteri sayısındaki yüzde değişim
• Müşteriler tarafından iade edilen ürünlerin yüzdesi

Analist, bu ölçümleri kullanarak şirketin mevcut mali durumu hakkında sağlam bir anlayışa sahip olabilir ve ayrıca bu ölçümleri önceki çeyreklerle karşılaştırarak zaman içinde nasıl değiştiklerini anlayabilir.

Daha sonra bu ölçümleri, şirketin gelirini artırmasına veya giderlerini azaltmasına yardımcı olmak için iyileştirilmesi gerekebilecek alanlar hakkında kuruluşu bilgilendirmek için kullanabilirler.

Sebep 2: Değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek için regresyon modellerini kullanın

İstatistikler finansta da regresyon modelleri şeklinde kullanılmaktadır.

Bunlar, finansal analistlerin bir veya daha fazla öngörücü değişken ile bir yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi ölçmesine olanak tanıyan modellerdir.

Örneğin bir analist, televizyon reklamlarına, çevrimiçi reklamlara harcanan toplam paraya ve elde edilen toplam gelire ilişkin verilere erişebilir.

Daha sonra aşağıdaki çoklu doğrusal regresyon modelini oluşturabilirler:

Gelir = 76,4 + 4,2 (çevrimiçi reklam) + 0,8 (TV reklamı)

Bu modeldeki regresyon katsayılarının nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır:

• Çevrimiçi reklamcılığa harcanan her ek dolar için, gelir ortalama 4,20 dolar artıyor (TV reklamına harcanan doların sabit kaldığı varsayılarak).
• TV reklamlarına harcanan her ek dolar için, gelir ortalama 0,80 dolar artıyor (çevrimiçi reklamcılığa harcanan doların sabit kaldığı varsayılarak).

Bu modeli kullanan bir finansal analist, çevrimiçi reklamcılığa harcanan paranın, televizyon reklamına harcanan paradan çok daha yüksek ortalama gelir sağladığını hemen anlayabilir.

Sebep 3: Gelecekteki değerleri tahmin etmek için zaman serisi tahminini kullanın

İstatistikler aynı zamanda finansta zaman serisi tahmini şeklinde de kullanılır.

Örneğin bir finansal analist, toplam geliri, giderleri, yeni müşterileri, ürün satışlarını vb. tahmin etmek için geçmiş verileri kullanabilir. bir şirketten.

Bu değerleri tahmin ederek analist, şirkete kaç yeni müşterinin bekleneceği, artan gelire göre kaç yeni çalışanın işe alınacağı ve diğer çeşitli ölçümler hakkında bilgi verebilir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki makaleler istatistiğin diğer alanlardaki önemini açıklamaktadır:

Araştırmada istatistiğin önemi
Sağlıkta istatistiğin önemi
İşletmelerde istatistiğin önemi
Ekonomide istatistiğin önemi
Eğitimde istatistiğin önemi