Analiza wariancji (ANOVA)

Co to jest analiza wariancji (ANOVA)?

Analiza wariancji (ANOVA) jest wykorzystywana w finansach na kilka różnych sposobów, takich jak prognozowanie zmian cen papierów wartościowych poprzez ustalenie, które czynniki wpływają na wahania cen. Analiza ta może zapewnić cenny wgląd w zachowanie zabezpieczenia lub indeks rynkowy w różnych warunkach.

Zrozumienie analizy wariancji (ANOVA)

Modele statystyczne analizy wariancji (ANOVA) zostały po raz pierwszy wprowadzone w artykule naukowym napisanym przez Ronalda Fishera, brytyjskiego matematyka, na początku XX wieku. Przypisuje mu się pierwsze wprowadzenie terminu wariancja.

Analiza wariancji w finansach

Testy ANOVA nie tylko badają różnice, ale także przyglądają się stopniowi wariancji lub różnicy między nimi w zmiennych średnich. Jest to sposób analizy statystycznej istotności zmiennych. Analiza ANOVA jest uważana za dokładniejszą niż t-testy ponieważ jest bardziej elastyczny i wymaga mniej obserwacji. Nadaje się również lepiej do wykorzystania w bardziej złożonych analizach niż te, które można ocenić przeprowadzając testy. Dodatkowo testowanie ANOVA pozwala naukowcom odkryć relacje między zmiennymi, podczas gdy test t nie. Odmiany testów ANOVA obejmują jednokierunkową ANOVA (używaną do wyszukiwania statystycznie istotnych różnic między dwiema lub więcej zmiennymi niezależnymi),

Dwukierunkowa ANOVA (aby odkryć potencjalną interakcję dwóch zmiennych niezależnych na jednej zmiennej zależnej) oraz czynnikową ANOVA, która zazwyczaj obejmuje ocenę dwóch lub więcej czynników lub zmiennych na dwóch poziomach.

Analiza testów wariancji jest wykorzystywana w finansach na kilka różnych sposobów, takich jak prognozowanie zmian cen papierów wartościowych poprzez ustalenie, które czynniki wpływają na wahania cen. Analiza ta może zapewnić cenny wgląd w zachowanie papierów wartościowych lub indeksów rynkowych w różnych warunkach.

Ten rodzaj analizy próbuje rozbić różne podstawowe czynniki, które determinują cenę papierów wartościowych, a także zachowanie rynku. Na przykład, może ewentualnie pokazać, jak duży wzrost lub spadek papieru wartościowego wynika ze zmian stóp procentowych. Testy t i f służą do analizy wyników analizy testu wariancji w celu określenia, które zmienne mają znaczenie statystyczne.

Analiza wariancji w aplikacjach niefinansowych

Oprócz zastosowań w branży finansowej, ANOVA służy również do testowania hipotez podczas weryfikacji dane z badań klinicznych, na przykład w celu porównania wpływu różnych protokołów leczenia na pacjenta wyniki; w badaniach z zakresu nauk społecznych (na przykład w celu oceny wpływu płci i klasy na określone zmienne), w inżynierii oprogramowania (na przykład oceny systemów zarządzania bazami danych), w produkcji (ocena wskaźników jakości produktu i procesu) oraz wzornictwie przemysłowym, m.in pola.