A paraméter a statisztikai elemzés hasznos eleme. Pénzügyi alapstatisztikai fogalmak A statisztikák alapos megértése alapvető fontosságú a pénzügyek jobb megértésében. Sőt, a statisztikai koncepciók segíthetnek a befektetőknek a monitorozásban. Azokra a jellemzőkre utal, amelyeket az adott populáció meghatározásához használnak. A teljes populáció sajátos jellemzőinek leírására szolgál. A populációra vonatkozó következtetés során a paraméter ismeretlen, mert lehetetlen lenne információt gyűjteni a populáció minden tagjától. Inkább a populációból kiválasztott minta statisztikáját használjuk a paraméterre vonatkozó következtetés levonására.
Például egy paraméterrel leírható az ABC Egyetem hallgatóinak odaítélt kölcsönök átlagos összege. Feltételezve, hogy az egyetem lakossága 3000 fő, a kutató azzal kezdheti, hogy kiszámítja a lakosság néhány kiválasztott mintájának vagy mintegy 10 hallgatónak a pénzügyi támogatását. Három, egyenként 10 hallgatóból álló mintával a kutató átlagosan 2000, 1200 és 800 dollárt kaphat. A kutató ezt a mintaátlagot felhasználhatja arra, hogy következtetést hozzon a populációs paraméterre.
A leggyakoribb paraméterek
A leggyakrabban használt paraméterek a központi tendencia mértékei. Központi tendencia A központi tendencia egy adatkészlet leíró összefoglalása egyetlen értéken keresztül, amely az adateloszlás központját tükrözi. A változékonysággal együtt. Ezek az intézkedések magukban foglalják az átlagot, a mediánt és a módot, és arra szolgálnak, hogy leírják, hogyan viselkednek az adatok egy disztribúcióban. Az alábbiakban tárgyaljuk őket:
1. Jelent
Az átlagot átlagnak is nevezik, és ez a központi tendencia három mértéke közül a leggyakrabban használt. A kutatók a paraméter segítségével leírják az arányok adateloszlását. Pénzügyi mutatók A pénzügyi mutatók a pénzügyi kimutatásokból vett számértékek felhasználásával jönnek létre, hogy érdemi információkat szerezzenek a vállalatról és az intervallumokról.
Az átlagot úgy kapjuk meg, hogy összegezzük és elosztjuk az értékeket a pontszámok számával. Például öt háztartásban, amelyek 5, 2, 1, 3 és 2 gyermeket tartalmaznak, az átlag a következőképpen számítható:
= (5 + 2 + 1 + 3 + 2) / 5
= 13/5
= 2,6
2. Medián
A medián arra szolgál, hogy kiszámítsuk azokat a változókat, amelyeket sorszámos rendes adatokkal mértek. A statisztikákban a rendes adatok azok az adatok, amelyekben az értékek természetes sorrendet követnek. A soros adatok egyik legismertebb jellemzője az intervallum vagy az arány skála. Ezt úgy kapjuk meg, hogy az adatokat a legalacsonyabbtól a legnagyobbig rendezzük, majd kiválasztjuk a középen lévő szám (oka) t. Ha az adatpontok száma páratlan szám, akkor a medián általában a középső szám. Ha a számok párosak, akkor a mediánt úgy kapjuk meg, hogy a középen lévő két számot összeadjuk és kettővel elosztjuk, hogy megkapjuk az átlagot.
A Mediánt többnyire akkor használják, ha van néhány eltérő adatpont. Például az egyetemre lépő hallgatók mediánjának kiszámításakor előfordulhat, hogy a hallgatók egy része idősebb, mint a többi. Az átlag használata torzíthatja az értékeket, mivel ez azt mutatja, hogy az egyetemre lépő hallgatók átlagéletkora magasabb lesz, míg a medián felhasználása igazabb tükröt ad a helyzetről.
Keressük meg például az egyetemre először belépő hallgatók medián életkorát, figyelembe véve a tíz hallgató alábbi értékeit:
17, 17, 18, 19, 19, 20, 21, 25, 28, 32
A fenti értékek mediánja (19 + 20) / 2 = 19,5 .
Mód
A mód az adatelosztáson belül a leggyakoribb szám. Megmutatja, hogy mely szám vagy érték a legmagasabb számban vagy a leggyakoribb az adatelosztásban. A mód bármilyen típusú adatra használható.
Vegyünk például egy körülbelül 40 hallgatóval rendelkező főiskolai osztály példáját. A hallgatók tesztvizsgát kapnak, osztályozást kapnak, majd 1-5 skálán csoportosítva kezdik a legkevesebb pontszámot elért diákokkal.
A jelek osztályozása a következőképpen történik:
- Klaszter 1: 5
- 2. klaszter: 7
- 3. klaszter: 13
- 4. klaszter: 12
- 5. klaszter: 3
A 3. klaszter mutatja a legtöbb hallgatót, ezért a mód 13 . Ebből kiderül, hogy a 40 hallgató közül a legtöbb hallgató a 3. klaszterbe került.
Paraméterek és statisztikák
Paraméterrel lehet leírni a vizsgált teljes populációt. Például meg akarjuk tudni a pillangó átlagos hosszát. Ez egy paraméter, mert állít valamit a lepkék teljes populációjáról.
A paramétereket nehéz beszerezni, de az ennek megfelelő statisztikát használjuk annak becsléséhez. A statisztika egy populáció mintáját írja le, míg egy paraméter a teljes populációt. Mivel lehetetlen lesz a világ összes lepkéjét elkapni és megmérni, 100 pillangót foghatunk és megmérhetjük azok hosszát. A 100 pillangó átlagos hossza olyan statisztika, amellyel következtethetünk a teljes pillangópopuláció hosszára.
Általában a statisztika értéke mintánként változhat, miközben a paraméter rögzített marad. Például egy 100 pillangóból álló minta átlagos hosszúsága 6,5 mm lehet, míg egy másik, 100 régióból származó, pillangókból álló minta átlagos hossza 6,8 mm lehet.
Ezenkívül egy kisebb, 50 pillangóból álló minta átlagos hossza 7,0 mm lehet. A populáció mintájából kapott statisztika ezután felhasználható a teljes populáció paraméterének becslésére.
További források
A Finance a pénzügyi modellezési és értékelési elemző (FMVA) ™ hivatalos szolgáltatója. Az FMVA® tanúsítás Csatlakozzon 350 600+ hallgatóhoz, akik olyan vállalatoknál dolgoznak, mint az Amazon, a JP Morgan és a Ferrari tanúsító program, amelynek célja, hogy bárkit világszínvonalú pénzügyi elemzővé alakítsanak.
A pénzügyi elemzések ismereteinek fejlesztése és továbbfejlesztése érdekében javasoljuk az alábbi kiegészítő pénzügyi forrásokat:
- Hipotézisek tesztelése A hipotézisek tesztelése A hipotézisek tesztelése a statisztikai következtetések módszere. Arra használják, hogy teszteljék-e a populációs paraméterre vonatkozó állításokat. Hipotézis tesztelés
- Nem paraméteres tesztek Nem paraméteres tesztek A statisztikában a nem paraméteres tesztek olyan statisztikai elemzési módszerek, amelyek nem igényelnek elosztást az elemzéshez szükséges feltételezések teljesítéséhez
- Mennyiségi elemzés Kvantitatív elemzés A kvantitatív elemzés a mérhető és ellenőrizhető adatok, például a bevételek, a piaci részesedés és a bérek összegyűjtésének és értékelésének folyamata a vállalkozás viselkedésének és teljesítményének megértése érdekében. Az adattechnológia korszakában a kvantitatív elemzést tekintik az informált döntések meghozatalának preferált megközelítésének.
- Minta kiválasztási torzítás Minta kiválasztási torzítás A minta kiválasztási torzítás az a torzítás, amely abból adódik, hogy nem sikerült biztosítani a populációs minta megfelelő randomizálását. A minta kiválasztásának hibái
