Quelle est la moyenne arithmétique?
La moyenne arithmétique est la mesure la plus simple et la plus largement utilisée d'une moyenne ou moyenne. Il s'agit simplement de prendre la somme d'un groupe de nombres, puis de diviser cette somme par le nombre de nombres utilisés dans la série.
Par exemple, prenez 34, 44, 56 et 78. La somme est 212. La moyenne arithmétique est 212 divisée par quatre, ou 53.
Les gens utilisent également plusieurs autres types de moyens, comme la moyenne géométrique et la moyenne harmonique, qui entrent en jeu dans certaines situations en finance et en investissement. Un autre exemple est la moyenne ajustée, utilisée lors du calcul de l'IPC et du CPE.
Moyenne arithmétique
Fonctionnement de la moyenne arithmétique
La moyenne arithmétique conserve également sa place dans la finance. Par exemple, les estimations des gains moyens sont généralement une moyenne arithmétique. Supposons que vous souhaitiez connaître les attentes de bénéfices moyens des 16 analystes couvrant un titre particulier. Additionnez simplement toutes les estimations et divisez par 16 pour obtenir la moyenne arithmétique.
Il en va de même si vous souhaitez calculer le cours de clôture moyen d'un titre au cours d'un mois donné. Supposons qu'il y ait 23 jours de bourse au cours du mois. Prenez simplement tous les prix, additionnez-les, et divisez par 23 pour obtenir la moyenne arithmétique.
La moyenne arithmétique est simple, et la plupart des gens ayant même un peu de compétences en finance et en mathématiques peuvent le calculer. C'est également une mesure utile de la tendance centrale, car elle tend à fournir des résultats utiles, même avec de grands groupes de nombres.
Points clés à retenir
- La moyenne arithmétique (moyenne) est la somme d'une série de nombres divisée par le nombre de cette série de nombres.Dans le monde de la finance, la moyenne arithmétique n'est généralement pas une méthode appropriée pour calculer une moyenne.Cependant, la moyenne arithmétique n'est pas 't toujours idéal, surtout quand une seule valeur aberrante peut fausser la moyenne par une grande quantité.
Limites de la moyenne arithmétique
La moyenne arithmétique n'est pas toujours idéale, surtout lorsqu'une seule valeur aberrante peut fausser la moyenne dans une large mesure. Disons que vous voulez estimer l'allocation d'un groupe de 10 enfants. Neuf d'entre eux reçoivent une allocation entre 10 $ et 12 $ par semaine. Le dixième enfant reçoit une allocation de 60 $. Cette valeur aberrante entraînera une moyenne arithmétique de 16 $. Ce n'est pas très représentatif du groupe.
Dans ce cas particulier, l'allocation médiane de 10 pourrait être une meilleure mesure.
La moyenne arithmétique n'est pas non plus grande lors du calcul de la performance des portefeuilles d'investissement, en particulier lorsqu'elle implique une composition ou un réinvestissement des dividendes et des bénéfices. Il n'est généralement pas non plus utilisé pour calculer les flux de trésorerie actuels et futurs, que les analystes utilisent pour faire leurs estimations. Cela entraînera presque à coup sûr des chiffres trompeurs.
Important
La moyenne arithmétique peut être trompeuse lorsqu'il y a des valeurs aberrantes ou lorsque l'on examine les rendements historiques. La moyenne géométrique est la plus appropriée pour les séries qui présentent une corrélation en série. Cela est particulièrement vrai pour les portefeuilles d'investissement.
Pour ces applications, les analystes ont tendance à utiliser la moyenne géométrique, qui est calculée différemment. Il prend le produit de tous les nombres de la série et l'élève à l'inverse de la longueur de la série. Il est facile de calculer dans Microsoft Excel à l'aide de la fonction GEOMEAN. La moyenne géométrique diffère de la moyenne arithmétique, ou moyenne arithmétique, dans la façon dont elle est calculée, car elle prend en compte la composition qui se produit d'une période à l'autre. Pour cette raison, les investisseurs considèrent généralement la moyenne géométrique comme une mesure plus précise des rendements que la moyenne arithmétique.
