Използване на Статистически метод за анализ

Статистически метод за анализ

В многобройните случаи статистическите съотношения се прилагат за групирани данни чрез предварителното им подбиране по групи и анализиране на тяхното значение. Когато изследваните данните, се разположат по продължение на интервална скала, и те формират база с променливи данни, които често се изследват въз основа на тяхното честотно разпределение. Най-често се използва като дефиниция за честотното разпределение което е статистически инструмент, с чиято помощ максимално количество информация се представя с минимални подробности. Променливите данни могат да бъдат представени както с цели, така и с дробни числа. За по-лесен анализа често се използва закръгляне на дробните числа до цели.

Основно правило за прилагане на честотното разпределение като статистически метод за финансов анализ е, анализираните данни да бъдат от хомогенен тип. Това представя, данните задължително да бъдат сравними и съпоставими една с друга. В същия смисъл анализът на честотното разпределение на група акции на фондовата борса изисква да се изберат акции от един отрасъл, а не от няколко различни отрасъла. Интересно е в случая е да се отбележи, че:

Статистически метод за анализ

Първо. Използването на т.н. групиране на данните в класове е първа фаза от приложението на честотното разпределение като статистически метод за финансов анализ. Първичната идея на честотното разпределение е да се организира вношителна база данни чрез представянето й в един разбираем и достъпен вид. Така ако се развие пример с всекидневно публикуваните борсови котировки на група от селектирани акции, може да се проследи логиката на приложение на метода на честотното разпределение. В това отношение ще видите пример в (Видео 1) там се представят групирани данни за котировките на акциите на 170 фирми при затварянето на фондовата борса в Ню Йорк. Графично данните са изразени с помощта на хистограма чрез (Видео 2).

(Видео 1)

С помощта на  (Видео 1) показваме честотно разпределение с демонстриране на първоначалните данни за котировките на 170-те избрани акции при затваряне на борсата са групирани в класове. Абсолютно всеки клас има еднакъв обхват (в случая обхватът се равнява на $10). Тук съществува правопропорционална зависимост между броя избрани класове и достоверността на анализа. При това положение колкото по-малко класове се формират, толкова възможността за пропускане на важни характеристики на анализираната съвкупност нараства и обратното. Набирането на множество класове, разбира се, също трябва да бъде умерено. Или с други думи е препоръчително, класовете за честотно разпределение да бъдат съобразени със спецификата на изследваната съвкупност от финансови данни. Като вземем предвид тези съображения базата с данни за борсовите котировки на селектираните акции формират 10 класа с данни с интервал от $10. Тези класове трябва да бъдат дефинирани прецизно с цел избягване на двойното отчитане. Това означава, че вторият клас се дефинира от $10 и под $20, а не респективно от $10 до $20. Вторият случай би позволил, борсовата котировка от $20 да бъде включена в два класа, което е методологически недопустимо.

Статистически метод за анализ

Второ. При вторият вариант честотното разпределение може да бъде представено и в относителен израз. Това е така, защото делът на всеки клас в рамките на генералната съвкупност представя допълнителна информация за нейната структурираност. При  последната колона от (Видео 1) се демонстрира вида на подобно относително честотно разпределение. Този резултат много лесно може да се сравни разпределението на отделните класове в рамките на общите 100%.

Трето. Когато кумулативното честотно разпределение е алтернативна форма за прилагане на тази модификация на статистическия метод за финансов анализ. Пример за кумулативно честотно разпределение е представен на (Видео 2). Основното предимство на кумулативното честотно разпределение е, че предоставя информация за разпределението на значенията от изследваната съвкупност до и над определена величина.

(Видео 2)

Четвърто. Тук използваме профилът на честотното разпределение които позволява да се изведе графична зависимост, засягаща изследваната съвкупност от финансови данни. В този пример хистограмата от (Видео 3)  позволява да се констатира, че профилът на честотното разпределение на борсовите котировки на 170-те изследвани акции е изкривен.

Статистически метод за анализ

Това е последствие от факта, че в рамките на втория формиран клас се групира най-голям брой изследвани акции, поради което и профилът на честотното разпределение достига слоя максимум.

(Видео 3)

Изводи: Нормален профил има тогава, когато и двете му страни са симетрични. Тази симетрия може да бъде концентрирана в малък интервал (силно изпъкнал профил) или да бъде разположена в рамките на всички изведени класове (слабо изпъкнал профил на честотно разпределение).