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¿Qué es el análisis de cambios (ANOVA)?

El análisis de varianza financiera (ANOVA) se utiliza de muchas formas diferentes, como predecir los movimientos de los precios de los valores determinando primero qué factores influyen en las fluctuaciones de las acciones. Este análisis puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de un valor o índice de mercado en diversas condiciones.

Comprensión del análisis de cambios (ANOVA)

El análisis de modelos estadísticos de varianza (ANOVA) se introdujo por primera vez en un artículo científico escrito por Richard Fisher, un matemático británico, a principios del siglo XX. Se le atribuye haber introducido primero el término varianza.

Análisis del cambio en las finanzas

Una prueba ANOVA no solo examina las diferencias, también analiza el grado de varianza, o la diferencia entre ellas, en modos variables. Es una forma de analizar la significancia estadística de las variables. El análisis ANOVA se considera más preciso que la prueba t porque es más flexible y requiere menos observaciones. También es más adecuado para su uso en análisis más complejos que los que pueden evaluarse mediante la realización de pruebas. Además, la prueba ANOVA permite a los investigadores revelar relaciones entre variables, pero no prueba t. Los cambios en la prueba ANOVA incluyen ANOVA unidireccional (utilizado para buscar diferencias estadísticamente significativas entre dos o más variables independientes), ANOVA bidireccional (para determinar la posible interacción de dos variables independientes en una variable dependiente) y Factor ANOVA, que Por lo general, involucra dos o más factores o variables para evaluar dos niveles.

El análisis de prueba de volatilidad en finanzas se utiliza de muchas formas diferentes, como predecir los movimientos de los precios de los valores determinando primero qué factores influyen en las fluctuaciones de las acciones. Este análisis puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de un valor o índice de mercado en diversas condiciones.

Este tipo de análisis intenta desglosar los diversos factores subyacentes que determinan el precio de los valores, así como el comportamiento del mercado. Por ejemplo, posiblemente podría mostrar la medida en que los valores suben o bajan debido a cambios en las tasas de interés. La prueba T y la prueba f se utilizan para analizar los resultados del análisis de la prueba de varianza para determinar qué variables son estadísticamente significativas.

Análisis de cambio en aplicaciones no financieras

Además de sus aplicaciones en la industria financiera, ANOVA también se utiliza para probar hipótesis al revisar datos de ensayos clínicos, por ejemplo, para comparar los efectos de diferentes protocolos de tratamiento en los resultados de los pacientes; en investigación en ciencias sociales (por ejemplo, para evaluar los efectos del género y la clase en variables específicas), en ingeniería de software (por ejemplo, para evaluar sistemas de administración de bases de datos), en manufactura (para evaluar métricas de calidad de productos y procesos) y diseño industrial, entre otros áreas. .