Varianzanalyse (ANOVA)
Was ist eine Varianzanalyse (ANOVA)?
Die Varianzanalyse (ANOVA) wird im Finanzwesen auf verschiedene Weise verwendet, um beispielsweise die Bewegungen der Wertpapierpreise vorherzusagen, indem zunächst ermittelt wird, welche Faktoren die Aktienschwankungen beeinflussen. Diese Analyse kann wertvolle Einblicke in das Verhalten eines Wertpapier- oder Marktindex unter verschiedenen Bedingungen liefern.
Eine Varianzanalyse verstehen (ANOVA)
Die statistischen Modelle der Varianzanalyse (ANOVA) wurden ursprünglich in einem wissenschaftlichen Artikel des britischen Mathematikers Richard Fisher zu Beginn des 20. Jahrhunderts vorgestellt. Ihm wird die erstmalige Einführung des Begriffs Varianz zugeschrieben.
Varianzanalyse im Finanzbereich
ANOVA-Tests untersuchen nicht nur die Unterschiede, sondern untersuchen auch den Grad der Varianz oder den Unterschied zwischen ihnen in variablen Mitteln. Auf diese Weise kann die statistische Signifikanz der Variablen analysiert werden. Die ANOVA-Analyse wird als genauer als die T-Prüfung angesehen, da sie flexibler ist und weniger Beobachtungen erfordert. Es eignet sich auch besser für komplexere Analysen als solche, die durch die Durchführung von Tests bewertet werden können. Darüber hinaus können Forscher mit ANOVA-Tests Beziehungen zwischen Variablen aufdecken, während dies bei einem T-Test nicht der Fall ist. Zu den Variationen der ANOVA-Tests gehören eine Einweg-ANOVA (zur Suche nach statistisch signifikanten Unterschieden zwischen zwei oder mehr unabhängigen Variablen), eine Zweiweg-ANOVA (zur Aufdeckung einer möglichen Wechselwirkung zweier unabhängiger Variablen mit einer abhängigen Variablen) und eine faktorielle ANOVA, an der typischerweise beteiligt ist Bewertung von zwei oder mehr Faktoren oder Variablen mit zwei Ebenen.
Die Analyse von Varianztests wird im Finanzwesen auf verschiedene Arten verwendet, um beispielsweise die Bewegungen der Wertpapierpreise vorherzusagen, indem zunächst ermittelt wird, welche Faktoren die Bestandsschwankungen beeinflussen. Diese Analyse kann wertvolle Einblicke in das Verhalten eines Wertpapier- oder Marktindex unter verschiedenen Bedingungen liefern.
Diese Art der Analyse versucht, die verschiedenen zugrunde liegenden Faktoren, die den Preis von Wertpapieren sowie das Marktverhalten bestimmen, aufzuschlüsseln. Zum Beispiel könnte es möglicherweise zeigen, wie stark der Anstieg oder Abfall eines Wertpapiers auf Änderungen der Zinssätze zurückzuführen ist. Ein t-Test und ein f-Test werden verwendet, um die Ergebnisse eines Varianzanalyse-Tests zu analysieren, um festzustellen, welche Variablen von statistischer Signifikanz sind.
Varianzanalyse in nichtfinanziellen Anwendungen
Zusätzlich zu seinen Anwendungen in der Finanzbranche wird ANOVA auch verwendet, um Hypothesen bei der Überprüfung von Daten aus klinischen Studien zu testen, um beispielsweise die Auswirkungen verschiedener Behandlungsprotokolle auf die Patientenergebnisse zu vergleichen. in der sozialwissenschaftlichen Forschung (zum Beispiel zur Bewertung der Auswirkungen von Geschlecht und Klasse auf bestimmte Variablen), in der Softwareentwicklung (zum Beispiel zur Bewertung von Datenbankmanagementsystemen), in der Fertigung (zur Bewertung von Produkt- und Prozessqualitätsmetriken) und im Industriedesign unter anderem.