Varianzanalyse (ANOVA)
Die Varianzanalyse (ANOVA) wird in der Finanzbranche auf verschiedene Arten eingesetzt, z. B. um 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.
Eine Varianzanalyse verstehen (ANOVA)
Die statistischen Modelle zur Analyse von Varianzen (ANOVA) wurden zu Beginn des 20. Jahrhunderts in einer wissenschaftlichen Arbeit des britischen Mathematikers Richard Fisher vorgestellt. Ihm wird die erstmalige Einführung des Begriffs Varianz zugeschrieben.
Analyse der Varianz im Finanzwesen
Beim ANOVA-Test werden nicht nur die Unterschiede untersucht, sondern auch der Grad der Varianz oder der Unterschied zwischen ihnen in variablen Mittelwerten. Auf diese Weise kann die statistische Signifikanz der Variablen analysiert werden. Eine ANOVA-Analyse gilt als genauer als ein T-Test, da sie flexibler ist und weniger Beobachtungen erfordert. Es eignet sich auch besser für komplexere Analysen als solche, die durch Tests bewertet werden können. Darüber hinaus ermöglichen ANOVA-Tests den Forschern, Beziehungen zwischen Variablen aufzudecken, während dies bei einem T-Test nicht der Fall ist. Zu den Varianten des ANOVA-Tests gehören die Einweg-ANOVA (zur Suche nach statistisch signifikanten Unterschieden zwischen zwei oder mehr unabhängigen Variablen), die Zweiweg-ANOVA (zur Aufdeckung der möglichen Wechselwirkung zweier unabhängiger Variablen mit einer abhängigen Variablen) und die faktorielle ANOVA 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 Wertpapierpreis sowie das Marktverhalten bestimmen, aufzuschlüsseln. Beispielsweise 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 einer Varianzanalyse zu analysieren, um festzustellen, welche Variablen von statistischer Bedeutung sind.
Varianzanalyse in nichtfinanziellen Anwendungen
Zusätzlich zu seinen Anwendungen in der Finanzindustrie wird ANOVA auch zum Testen von Hypothesen bei der Überprüfung von Daten klinischer Studien verwendet, 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 Datenbankverwaltungssystemen), in der Fertigung (zur Bewertung von Produkt- und Prozessqualitätsmetriken) und im Industriedesign unter anderem .
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