El análisis de variaciones (ANOVA) se utiliza en finanzas de varias formas diferentes, como para pronosticar los movimientos de los precios de los valores determinando primero qué factores influyen en las fluctuaciones de las acciones. Este análisis puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de un valor o índice de mercado en diversas condiciones.

Comprensión de un análisis de varianzas (ANOVA)

Los modelos estadísticos de análisis de varianzas (ANOVA) se introdujeron inicialmente en un artículo científico escrito por Richard Fisher, un matemático británico, a principios del siglo XX. Se le atribuye la primera introducción del término varianza.

Análisis de varianza en finanzas

La prueba ANOVA no solo examina las diferencias, también analiza el grado de varianza, o la diferencia entre ellas, en medias variables. Es una forma de analizar la significancia estadística de las variables. El análisis ANOVA se considera más exacto que la prueba t porque es más flexible y requiere menos observaciones. También es más adecuado para su uso en análisis más complejos que los que pueden evaluarse mediante la realización de pruebas. Además, la prueba ANOVA permite a los investigadores descubrir relaciones entre variables, mientras que una prueba t no lo hace. Las variaciones de la prueba ANOVA incluyen ANOVA unidireccional (utilizado para buscar diferencias estadísticamente significativas entre dos o más variables independientes), ANOVA bidireccional (para descubrir la interacción potencial de dos variables independientes en una variable dependiente) y ANOVA factorial, que normalmente implica evaluar dos o más factores o variables con dos niveles.

El análisis de las pruebas de variación se utiliza en finanzas de varias formas diferentes, como para pronosticar los movimientos de los precios de los valores determinando primero qué factores influyen en las fluctuaciones de las acciones. Este análisis puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de un valor o índice de mercado en diversas condiciones.

Este tipo de análisis intenta desglosar los diversos factores subyacentes que determinan el precio de los valores, así como el comportamiento del mercado. Por ejemplo, posiblemente podría mostrar cuánto de la subida o bajada de un valor se debe a cambios en las tasas de interés. Una prueba t y una prueba f se utilizan para analizar los resultados de una prueba de análisis de varianza para determinar qué variables son de importancia estadística.

Análisis de varianza en aplicaciones no financieras

Además de sus aplicaciones en la industria financiera, ANOVA también se utiliza para probar hipótesis al revisar datos de ensayos clínicos, por ejemplo, para comparar los efectos de diferentes protocolos de tratamiento en los resultados de los pacientes; en investigación en ciencias sociales (por ejemplo, para evaluar los efectos del género y la clase en variables específicas), en ingeniería de software (por ejemplo, para evaluar sistemas de gestión de bases de datos), en fabricación (para evaluar métricas de calidad de productos y procesos) y diseño industrial, entre otros campos .