ما هو تحليل الفروق (ANOVA)؟
يستخدم تحليل الفروق (ANOVA) في التمويل بعدة طرق مختلفة ، مثل التنبؤ بحركات أسعار الأوراق المالية من خلال تحديد العوامل التي تؤثر على تقلبات الأسهم أولاً. يمكن أن يوفر هذا التحليل نظرة ثاقبة لسلوك مؤشر الأمان أو السوق في ظل ظروف مختلفة.
فهم تحليل الفروق (ANOVA)
تم تقديم نماذج إحصائية للتغيرات (ANOVA) في البداية في ورقة علمية كتبها ريتشارد فيشر ، عالم رياضيات بريطاني ، في أوائل القرن العشرين. هو الفضل في تقديم أول تباين مصطلح.
تحليل التباين في التمويل
لا يقوم اختبار ANOVA بفحص الاختلافات فحسب ، بل يبحث أيضًا في درجة التباين ، أو الفرق بينها ، بوسائل متغيرة. إنها طريقة لتحليل الدلالة الإحصائية للمتغيرات. يعتبر تحليل ANOVA أكثر دقة من اختبار t لأنه أكثر مرونة ويتطلب عددًا أقل من الملاحظات. كما أنه مناسب للاستخدام في التحليلات الأكثر تعقيدًا من التحليلات التي يمكن تقييمها من خلال إجراء الاختبارات. بالإضافة إلى ذلك ، يسمح اختبار ANOVA للباحثين بالكشف عن العلاقات بين المتغيرات ، في حين لا يتم اختبار t. تتضمن الاختلافات في اختبار ANOVA ANOVA أحادي الاتجاه (يستخدم للبحث عن اختلافات ذات دلالة إحصائية بين اثنين أو أكثر من المتغيرات المستقلة) ، و ANOVA في اتجاهين (للكشف عن التفاعل المحتمل لمتغيرين مستقلين على متغير تابع واحد) و ANOVA العامل ، والذي يتضمن عادةً تقييم اثنين أو أكثر من العوامل أو المتغيرات مع مستويين.
يستخدم تحليل اختبار التباين في التمويل بعدة طرق مختلفة ، مثل التنبؤ بحركة أسعار الأوراق المالية من خلال تحديد العوامل التي تؤثر على تقلبات الأسهم أولاً. يمكن أن يوفر هذا التحليل نظرة ثاقبة لسلوك مؤشر الأمان أو السوق في ظل ظروف مختلفة.
يحاول هذا النوع من التحليل تحليل العوامل الأساسية المختلفة التي تحدد سعر الأوراق المالية وكذلك سلوك السوق. على سبيل المثال ، قد يُظهر مقدار ارتفاع أو انخفاض الورقة المالية بسبب التغيرات في أسعار الفائدة. يتم استخدام اختبار t واختبار f لتحليل نتائج تحليل التباين لتحديد المتغيرات ذات الأهمية الإحصائية.
تحليل التباين في التطبيقات غير المالية
بالإضافة إلى تطبيقاته في الصناعة المالية ، يستخدم ANOVA أيضًا لاختبار الفرضيات في مراجعة بيانات التجارب السريرية ، على سبيل المثال ، لمقارنة آثار بروتوكولات العلاج المختلفة على نتائج المرضى ؛ في بحوث العلوم الاجتماعية (على سبيل المثال لتقييم آثار نوع الجنس والفئة على المتغيرات المحددة) ، في هندسة البرمجيات (على سبيل المثال لتقييم نظم إدارة قواعد البيانات) ، في التصنيع (لتقييم مقاييس جودة المنتج وعملية) والتصميم الصناعي من بين مجالات أخرى.
