Analisi delle varianze (ANOVA)
Che cos’è un’analisi delle varianze (ANOVA)?
L’analisi delle varianze (ANOVA) viene utilizzata in finanza in diversi modi, ad esempio per prevedere i movimenti dei prezzi dei titoli determinando innanzitutto quali fattori influenzano le fluttuazioni delle azioni. Questa analisi può fornire preziose informazioni sul comportamento di un titolo o di un indice di mercato in varie condizioni.
Comprensione di un’analisi delle varianze (ANOVA)
I modelli statistici di analisi delle varianze (ANOVA) furono inizialmente introdotti in un documento scientifico scritto da Richard Fisher, un matematico britannico, all’inizio del XX secolo. Gli viene attribuito il merito di aver introdotto per primo il termine varianza.
Analisi della varianza in finanza
Il test ANOVA non esamina solo le differenze, ma esamina anche il grado di varianza, o la differenza tra loro, in medie variabili. È un modo per analizzare la significatività statistica delle variabili. L’analisi ANOVA è considerata più accurata del test t perché è più flessibile e richiede meno osservazioni. È anche più adatto per l’uso in analisi più complesse rispetto a quelle che possono essere valutate conducendo test. Inoltre, il test ANOVA consente ai ricercatori di scoprire le relazioni tra le variabili, mentre un test t no. Le variazioni del test ANOVA includono ANOVA unidirezionale (utilizzato per cercare differenze statisticamente significative tra due o più variabili indipendenti), ANOVA bidirezionale (per scoprire la potenziale interazione di due variabili indipendenti su una variabile dipendente) e ANOVA fattoriale, che in genere coinvolge valutare due o più fattori o variabili con due livelli.
L’analisi del test di varianza viene utilizzata in finanza in diversi modi, ad esempio per prevedere i movimenti dei prezzi dei titoli determinando innanzitutto quali fattori influenzano le fluttuazioni delle azioni. Questa analisi può fornire preziose informazioni sul comportamento di un titolo o di un indice di mercato in varie condizioni.
Questo tipo di analisi tenta di scomporre i vari fattori sottostanti che determinano il prezzo dei titoli e il comportamento del mercato. Ad esempio, potrebbe eventualmente mostrare quanto l’aumento o la diminuzione di un titolo sia dovuto a variazioni dei tassi di interesse. Un test t e un test f vengono utilizzati per analizzare i risultati di un test di analisi della varianza per determinare quali variabili hanno significato statistico.
Analisi della varianza in applicazioni non finanziarie
Oltre alle sue applicazioni nel settore finanziario, ANOVA viene utilizzato anche per testare ipotesi nella revisione dei dati di studi clinici, ad esempio, per confrontare gli effetti di diversi protocolli di trattamento sugli esiti dei pazienti; nella ricerca in scienze sociali (ad esempio per valutare gli effetti del genere e della classe su variabili specificate), nell’ingegneria del software (ad esempio per valutare i sistemi di gestione di database), nella produzione (per valutare le metriche di qualità dei prodotti e dei processi) e nel design industriale tra gli altri campi.