Análise de variações (ANOVA)
A análise de variações (ANOVA) é usada em finanças de várias maneiras diferentes, como prever os movimentos dos preços de títulos, determinando primeiro quais fatores influenciam as flutuações das ações. Essa análise pode fornecer informações valiosas sobre o comportamento de um índice de segurança ou de mercado sob várias condições.
Compreendendo uma análise de variações (ANOVA)
Os modelos estatísticos de análise de variâncias (ANOVA) foram introduzidos inicialmente em um artigo científico escrito por Richard Fisher, um matemático britânico, no início do século XX. Ele é creditado com a introdução do termo variância.
Análise de Variância em Finanças
O teste ANOVA não apenas examina as diferenças, mas também analisa o grau de variação, ou a diferença entre elas, em médias variáveis. É uma maneira de analisar a significância estatística das variáveis. A análise ANOVA é considerada mais precisa que o teste t porque é mais flexível e requer menos observações. Também é mais adequado para uso em análises mais complexas do que aquelas que podem ser avaliadas através da realização de testes. Além disso, o teste ANOVA permite que os pesquisadores descubram relacionamentos entre variáveis, enquanto o teste t não. As variações do teste de ANOVA incluem ANOVA unidirecional (usada para procurar diferenças estatisticamente significativas entre duas ou mais variáveis independentes), ANOVA bidirecional (para descobrir a interação potencial de duas variáveis independentes em uma variável dependente) e ANOVA fatorial, que normalmente envolve avaliar dois ou mais fatores ou variáveis com dois níveis.
A análise do teste de variação é usada nas finanças de várias maneiras diferentes, como para prever os movimentos dos preços dos títulos, determinando primeiro quais fatores influenciam as flutuações das ações. Essa análise pode fornecer informações valiosas sobre o comportamento de um índice de segurança ou de mercado sob várias condições.
Esse tipo de análise tenta desmembrar os vários fatores subjacentes que determinam o preço dos títulos e o comportamento do mercado. Por exemplo, isso poderia mostrar quanto do aumento ou queda de um título se deve a alterações nas taxas de juros. Um teste t e um teste f são usados para analisar os resultados de um teste de análise de variância para determinar quais variáveis têm significância estatística.
Análise de variação em aplicações não financeiras
Além de suas aplicações no setor financeiro, a ANOVA também é usada para testar hipóteses na análise de dados de ensaios clínicos, por exemplo, para comparar os efeitos de diferentes protocolos de tratamento nos resultados dos pacientes; em pesquisa em ciências sociais (por exemplo, para avaliar os efeitos de gênero e classe em variáveis especificadas), em engenharia de software (por exemplo, para avaliar sistemas de gerenciamento de banco de dados), em manufatura (para avaliar métricas de qualidade de produtos e processos) e design industrial, entre outros campos. .
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