Quanto vengono utilizzate le statistiche in finanza?
Risposte
04/26/2024
Boycie Baine
Le statistiche fanno la loro comparsa in molte aree della finanza: sono quasi onnipresenti.
Ho trascorso buona parte della mia carriera lavorando nella modellistica del credito. Ciò richiede la conoscenza di una serie di concetti statistici tra cui (ma non limitato a) regressione logistica, pesi dell'evidenza, correlazione, riduzione dimensionale per citarne alcuni.
Una buona conoscenza dei processi stocastici sarebbe necessaria per operare a rischio di mercato o per i derivati sui prezzi. La teoria del valore estremo e le statistiche sugli ordini svolgono un ruolo importante nella quantificazione del rischio operativo.
I prezzi e la gestione del portafoglio devono avere una buona comprensione della distribuzione dei rischi in un portafoglio in modo che possano essere intraprese azioni appropriate.
Il marketing spesso utilizza tecniche di modellistica statistica per identificare i potenziali clienti nelle campagne di vendita o persino nella gestione dell'attrito.
Il rilevamento delle frodi utilizza una moltitudine di modelli statistici dagli approcci basati su regole a modelli più sofisticati.
Infine, con così tanti modelli, la gestione potrebbe richiedere un team di validazione indipendente per dare loro conforto che il modello è stato costruito correttamente e continua a funzionare. In molte giurisdizioni la convalida dei modelli è anche un requisito normativo.
Non dimentichiamo che per molti ruoli in finanza (risorse umane, relazioni con gli investitori, vendite, ecc.) Essere in grado di fornire una buona visualizzazione di un set di dati è un'abilità fondamentale in cui gli statistici sono addestrati.
Dovresti prendere in considerazione l'utilizzo di un'app appositamente creata per tracciare il tuo portafoglio, invece di affidarti a Yahoo. Per esempio, Sharesight è molto meglio di Yahoo Finance perché:Tiene traccia del rendimento totale annualizzato. Il problema principale con Yahoo Finance è che calcola solo il tuo semplice rendimento (la differenza tra ciò che hai pagato per lo stock ...
Ho trascorso buona parte della mia carriera lavorando nella modellistica del credito. Ciò richiede la conoscenza di una serie di concetti statistici tra cui (ma non limitato a) regressione logistica, pesi dell'evidenza, correlazione, riduzione dimensionale per citarne alcuni.
Una buona conoscenza dei processi stocastici sarebbe necessaria per operare a rischio di mercato o per i derivati sui prezzi. La teoria del valore estremo e le statistiche sugli ordini svolgono un ruolo importante nella quantificazione del rischio operativo.
I prezzi e la gestione del portafoglio devono avere una buona comprensione della distribuzione dei rischi in un portafoglio in modo che possano essere intraprese azioni appropriate.
Il marketing spesso utilizza tecniche di modellistica statistica per identificare i potenziali clienti nelle campagne di vendita o persino nella gestione dell'attrito.
Il rilevamento delle frodi utilizza una moltitudine di modelli statistici dagli approcci basati su regole a modelli più sofisticati.
Infine, con così tanti modelli, la gestione potrebbe richiedere un team di validazione indipendente per dare loro conforto che il modello è stato costruito correttamente e continua a funzionare. In molte giurisdizioni la convalida dei modelli è anche un requisito normativo.
Non dimentichiamo che per molti ruoli in finanza (risorse umane, relazioni con gli investitori, vendite, ecc.) Essere in grado di fornire una buona visualizzazione di un set di dati è un'abilità fondamentale in cui gli statistici sono addestrati.