Análise de Variâncias (ANOVA)
O que é uma análise de variâncias (ANOVA)?
A análise de variâncias (ANOVA) é usada em finanças de várias maneiras, como para prever os movimentos dos preços dos títulos determinando primeiro quais fatores influenciam as flutuações do estoque. Essa análise pode fornecer informações valiosas sobre o comportamento de um título ou índice de mercado sob várias condições.
Compreendendo uma análise de variações (ANOVA)
Modelos estatísticos de análise de variâncias (ANOVA) foram inicialmente introduzidos em um artigo científico escrito por Richard Fisher, um matemático britânico, no início do século XX. Ele é considerado o primeiro a introduzir o termo variância.
Análise de Variância em Finanças
O teste ANOVA não examina apenas as diferenças, mas também o grau de variância, ou a diferença entre elas, em médias variáveis. É uma forma de analisar a significância estatística das variáveis. A análise ANOVA é considerada mais precisa do que o teste t porque é mais flexível e requer menos observações. Também é mais adequado para uso em análises mais complexas do que aquelas que podem ser avaliadas por meio de testes. Além disso, o teste ANOVA permite que os pesquisadores descubram relações entre as variáveis, enquanto o teste t não. As variações do teste ANOVA incluem ANOVA unilateral (usada para pesquisar diferenças estatisticamente significativas entre duas ou mais variáveis independentes), ANOVA bidirecional (para descobrir a interação potencial de duas variáveis independentes em uma variável dependente) e ANOVA fatorial, que normalmente envolve avaliar dois ou mais fatores ou variáveis com dois níveis.
O teste de análise de variância é usado em finanças de várias maneiras diferentes, como para prever os movimentos dos preços dos títulos, determinando primeiro quais fatores influenciam as flutuações das ações. Essa análise pode fornecer informações valiosas sobre o comportamento de um título ou índice de mercado sob várias condições.
Este tipo de análise tenta decompor os vários fatores subjacentes que determinam o preço dos títulos, bem como o comportamento do mercado. Por exemplo, pode possivelmente mostrar quanto do aumento ou queda de um título é devido a mudanças nas taxas de juros. Um teste t e um teste f são usados para analisar os resultados de um teste de análise de variância para determinar quais variáveis são de significância estatística.
Análise de variação em aplicativos não financeiros
Além de suas aplicações no setor financeiro, a ANOVA também é usada para testar hipóteses na revisão de dados de ensaios clínicos, por exemplo, para comparar os efeitos de diferentes protocolos de tratamento nos resultados dos pacientes; em pesquisas de ciências sociais (por exemplo, para avaliar os efeitos de gênero e classe em variáveis especificadas), em engenharia de software (por exemplo, para avaliar sistemas de gerenciamento de banco de dados), em manufatura (para avaliar métricas de qualidade de produto e processo) e design industrial, entre outros campos.