מהו ניתוח של שונות (ANOVA)?
ניתוח השונות (ANOVA) משמש במימון בכמה אופנים שונים, כמו למשל לחזות את תנועות מחירי האבטחה על ידי קביעת תחילה אילו גורמים משפיעים על תנודות המניות. ניתוח זה יכול לספק תובנה חשובה להתנהגות מדד אבטחה או שוק בתנאים שונים.
הבנת ניתוח של שונות (ANOVA)
מודלים סטטיסטיים של השונות (ANOVA) הוצגו בתחילה במאמר מדעי שנכתב על ידי ריצ'רד פישר, המתמטיקאי הבריטי, בראשית המאה העשרים. לזכותו זוכה לראשונה הצגת המונח שונות.
ניתוח השונות במימון
בדיקת ANOVA לא בודקת רק את ההבדלים, אלא מסתכלת על מידת השונות, או ההבדל ביניהם, באמצעים משתנים. זוהי דרך לנתח את המשמעות הסטטיסטית של המשתנים. ניתוח ANOVA נחשב ליותר מדויק מבדיקות t מכיוון שהוא גמיש יותר ודורש פחות תצפיות. זה מתאים גם יותר לשימוש בניתוחים מורכבים יותר מאלו שניתן להעריך על ידי ביצוע בדיקות. בנוסף, בדיקת ANOVA מאפשרת לחוקרים לגלות קשרים בין משתנים ואילו מבחן t אינו עושה זאת. וריאציות של בדיקות ANOVA כוללות ANOVA חד כיוונית (המשמשת לחיפוש הבדלים מובהקים סטטיסטית בין שני משתנים עצמאיים או יותר), ANOVA דו כיוונית (לחשיפת אינטראקציה פוטנציאלית בין שני משתנים עצמאיים על משתנה תלוי אחד) ו- ANOVA Factorial, שבדרך כלל כרוך בה הערכת שני גורמים או יותר משתנים עם שני רמות.
ניתוח בדיקות שונות משתנה במימון בכמה אופנים שונים, כמו למשל לחזות את תנועות מחירי האבטחה על ידי קביעת תחילה אילו גורמים משפיעים על תנודות המניות. ניתוח זה יכול לספק תובנה חשובה להתנהגות מדד אבטחה או שוק בתנאים שונים.
ניתוח מסוג זה מנסה לפרט את הגורמים הבסיסיים השונים שקובעים את מחיר ניירות הערך ואת התנהגות השוק. לדוגמה, זה עשוי להראות כמה מעליית או ירידתו של נייר ערך נובעת משינויים בריבית. מבחן t ומבחן f משמשים לניתוח התוצאות של ניתוח מבחן השונות כדי לקבוע אילו משתנים הם בעלי משמעות סטטיסטית.
ניתוח השונות ביישומים שאינם פיננסיים
בנוסף ליישומים שלה בענף הפיננסים, ANOVA משמשת גם לבדיקת השערות בסקירת נתוני הניסויים הקליניים, למשל, כדי להשוות את ההשפעות של פרוטוקולי טיפול שונים על תוצאות המטופלים; במחקר מדעי החברה (למשל כדי להעריך את השפעות המגדר והמעמד על משתנים מוגדרים), בהנדסת תוכנה (למשל להערכת מערכות ניהול מסדי נתונים), בייצור (להערכת מדדי איכות המוצר והתהליך) ועיצוב תעשייתי בין תחומים אחרים..
