Значення статистики у фінансах (з прикладами)

Сфера статистики займається збором, аналізом, інтерпретацією та представленням даних.

У фінансах статистика важлива з таких причин:

Причина 1 : Описова статистика дозволяє фінансовим аналітикам узагальнювати дані, пов’язані з доходами, витратами та прибутками компаній.

Причина 2 : регресійні моделі дозволяють фінансовим аналітикам кількісно визначити зв’язок між змінними, пов’язаними з просуванням, рекламою, продажами та іншими змінними.

Причина 3 : Прогнозування часових рядів дозволяє фінансовим аналітикам прогнозувати майбутні доходи, витрати, нових клієнтів, продажі тощо. для різних видів бізнесу.

У решті цієї статті ми розглянемо кожну з цих причин.

Причина 1: використовуйте описову статистику для узагальнення даних

Для опису даних використовується описова статистика .

Фінансові аналітики часто використовують описову статистику, щоб узагальнити дані, пов’язані з фінансами компанії.

Наприклад, фінансовий аналітик, який працює в роздрібній компанії, може розрахувати наступну описову статистику протягом ділового кварталу:

• Середня кількість щоденних продажів
• Середня кількість щоденних продажів
• Стандартне відхилення щоденних продажів
• Загальний дохід
• Загальні витрати
• Відсоткова зміна кількості нових клієнтів
• Відсоток продуктів, повернутих клієнтами

Використовуючи ці показники, аналітик може отримати чітке уявлення про поточну фінансову ситуацію компанії, а також порівняти ці показники з попередніми кварталами, щоб зрозуміти, як вони змінюються з часом.

Потім вони можуть використовувати ці показники, щоб повідомити організації про сфери, які, можливо, потребують вдосконалення, щоб допомогти компанії збільшити дохід або зменшити витрати.

Причина 2. Використовуйте регресійні моделі для кількісного визначення зв’язку між змінними

Статистика також використовується у фінансах у формі регресійних моделей .

Це моделі, які дозволяють фінансовим аналітикам кількісно визначити зв’язок між однією або декількома змінними прогнозу та змінною відповіді .

Наприклад, аналітик може мати доступ до даних про загальну суму грошей, витрачених на телевізійну рекламу, онлайн-рекламу та загальний отриманий дохід.

Потім вони могли побудувати таку модель множинної лінійної регресії:

Дохід = 76,4 + 4,2 (онлайн-реклама) + 0,8 (телевізійна реклама)

Ось як інтерпретувати коефіцієнти регресії в цій моделі:

• З кожним додатковим доларом, витраченим на онлайн-рекламу, дохід зростає в середньому на 4,20 долара (припускаючи, що долари, витрачені на телевізійну рекламу, залишаються незмінними).
• З кожним додатковим доларом, витраченим на телевізійну рекламу, дохід збільшується в середньому на 0,80 долара (за умови, що долари, витрачені на онлайн-рекламу, залишаються незмінними).

Використовуючи цю модель, фінансовий аналітик може швидко зрозуміти, що гроші, витрачені на онлайн-рекламу, генерують набагато більший середній дохід, ніж гроші, витрачені на телевізійну рекламу.

Причина 3: Використовуйте прогнозування часових рядів для прогнозування майбутніх значень

Статистика також використовується у фінансах у формі прогнозування часових рядів.

Наприклад, фінансовий аналітик може використовувати історичні дані для прогнозування загального доходу, витрат, нових клієнтів, продажів продукції тощо. від компанії.

Прогнозуючи ці значення, аналітик може інформувати компанію про те, скільки нових клієнтів очікувати, скільки нових співробітників найняти на основі збільшення доходу та різні інші показники.

Додаткові ресурси

У наступних статтях пояснюється важливість статистики в інших сферах:

Значення статистики в дослідженнях
Значення статистики в охороні здоров’я
Важливість статистики в бізнесі
Значення статистики в економіці
Значення статистики в освіті