Analyse des variances (ANOVA)
Qu’est-ce qu’une analyse des variances (ANOVA)?
L’analyse des écarts (ANOVA) est utilisée en finance de plusieurs manières différentes, par exemple pour prévoir les mouvements des prix des titres en déterminant d’abord quels facteurs influencent les fluctuations des stocks. Cette analyse peut fournir des informations précieuses sur le comportement d’un titre ou d’ un indice boursier dans diverses conditions.
Comprendre une analyse des variances (ANOVA)
Les modèles statistiques d’analyse des variances (ANOVA) ont été initialement introduits dans un article scientifique rédigé par Richard Fisher, un mathématicien britannique, au début du 20e siècle. On lui attribue la première introduction du terme variance.
Analyse de la variance en finance
Les tests ANOVA n’examinent pas seulement les différences, ils examinent également le degré de variance, ou la différence entre eux, dans les moyennes variables. C’est une manière d’analyser la signification statistique des variables. L’analyse ANOVA est considérée comme plus précise que le test t car elle est plus flexible et nécessite moins d’observations. Il est également mieux adapté pour une utilisation dans des analyses plus complexes que celles qui peuvent être évaluées en effectuant des tests. De plus, les tests ANOVA permettent aux chercheurs de découvrir des relations entre les variables, contrairement à un test t. Les variations des tests ANOVA comprennent l’ANOVA à un facteur (utilisée pour rechercher des différences statistiquement significatives entre deux ou plusieurs variables indépendantes), l’ ANOVA bidirectionnelle (pour découvrir l’interaction potentielle de deux variables indépendantes sur une variable dépendante) et l’ANOVA factorielle, qui implique généralement évaluer deux ou plusieurs facteurs ou variables à deux niveaux.
L’analyse des tests de variance est utilisée en finance de différentes manières, par exemple pour prévoir les mouvements des prix des titres en déterminant d’abord les facteurs qui influencent les fluctuations des stocks. Cette analyse peut fournir des informations précieuses sur le comportement d’un titre ou d’un indice boursier dans diverses conditions.
Ce type d’analyse tente de décomposer les différents facteurs sous-jacents qui déterminent le prix des titres ainsi que le comportement du marché. Par exemple, il pourrait éventuellement montrer dans quelle mesure la hausse ou la baisse d’un titre est due aux variations des taux d’intérêt. Un test t et un test f sont utilisés pour analyser les résultats d’un test d’analyse de variance afin de déterminer quelles variables sont statistiquement significatives.
Analyse de la variance dans les applications non financières
En plus de ses applications dans le secteur financier, l’ANOVA est également utilisée pour tester des hypothèses lors de l’examen des données d’essais cliniques, par exemple, pour comparer les effets de différents protocoles de traitement sur les résultats des patients; dans la recherche en sciences sociales (par exemple pour évaluer les effets du sexe et de la classe sur des variables spécifiées), en génie logiciel (par exemple pour évaluer les systèmes de gestion de bases de données), dans la fabrication (pour évaluer les mesures de qualité des produits et des processus) et le design industriel, entre autres domaines.