Qu'est-ce qu'une analyse des variances (ANOVA)?
L'analyse des variances (ANOVA) est utilisée en finance de différentes manières, comme pour prévoir les mouvements des prix des titres en déterminant d'abord quels facteurs influencent les fluctuations des stocks. Cette analyse peut fournir des informations précieuses sur le comportement d'un titre ou d'un indice de marché dans diverses conditions.
Comprendre une analyse des variances (ANOVA)
Les modèles statistiques d'analyse des variances (ANOVA) ont été initialement introduits dans un article scientifique écrit par Richard Fisher, un mathématicien britannique, au début du 20e siècle. Il est crédité d'avoir d'abord introduit la variance du terme.
Analyse de la variance en finance
Le test ANOVA n'examine pas seulement les différences, il examine également le degré de variance, ou la différence entre elles, en termes variables. C'est une façon d'analyser la signification statistique des variables. L'analyse ANOVA est considérée comme plus précise que le test t car elle est plus flexible et nécessite moins d'observations. Il est également mieux adapté à une utilisation dans des analyses plus complexes que celles qui peuvent être évaluées en effectuant des tests. De plus, les tests ANOVA permettent aux chercheurs de découvrir les relations entre les variables, contrairement à un test t. Les variations des tests ANOVA comprennent l'ANOVA unidirectionnelle (utilisée pour rechercher des différences statistiquement significatives entre deux ou plusieurs variables indépendantes), l'ANOVA bidirectionnelle (pour découvrir l'interaction potentielle de deux variables indépendantes sur une variable dépendante) et l'ANOVA factorielle, qui implique généralement évaluer deux ou plusieurs facteurs ou variables à deux niveaux.
L'analyse des tests de variance est utilisée en finance de différentes manières, par exemple pour prévoir les mouvements des prix des titres en déterminant d'abord quels facteurs influencent les fluctuations des stocks. Cette analyse peut fournir des informations précieuses sur le comportement d'un titre ou d'un indice de marché dans diverses conditions.
Ce type d'analyse tente de décomposer les différents facteurs sous-jacents qui déterminent le prix des titres ainsi que le comportement du marché. Par exemple, il pourrait éventuellement indiquer dans quelle mesure la hausse ou la baisse d'un titre est attribuable aux variations des taux d'intérêt. Un test t et un test f sont utilisés pour analyser les résultats d'un test d'analyse de variance afin de déterminer quelles variables ont une signification statistique.
Analyse de l'écart dans les applications non financières
Outre ses applications dans le secteur financier, l'ANOVA est également utilisée pour tester des hypothèses lors de l'examen des données d'essais cliniques, par exemple, pour comparer les effets de différents protocoles de traitement sur les résultats des patients; en recherche en sciences sociales (par exemple pour évaluer les effets du sexe et de la classe sur des variables spécifiées), en génie logiciel (par exemple pour évaluer les systèmes de gestion de bases de données), en fabrication (pour évaluer les mesures de qualité des produits et des processus) et en design industriel, entre autres domaines.
