Juhuslik muutuja (stohhastiline muutuja) on statistika muutuja tüüp. Põhistatistika rahanduse mõisted Statistika kindel mõistmine on ülioluline, et aidata meil rahandust paremini mõista. Veelgi enam, statistikamõisted võivad aidata investoritel jälgida, kelle võimalikud väärtused sõltuvad teatud juhusliku nähtuse tulemustest. Kuna juhuslik muutuja võib omandada erinevaid väärtusi, on see tavaliselt tähistatud tähega (nt muutuja X). Igal muutujal on konkreetne tõenäosusjaotuse funktsioon (matemaatiline funktsioon, mis tähistab kõigi võimalike tulemuste esinemise tõenäosust).
Juhuslike muutujate tüübid
Juhuslikud muutujad liigitatakse diskreetseteks ja pidevateks muutujateks. Peamine erinevus kahe kategooria vahel on võimalike väärtuste tüüp, mida iga muutuja saab kasutada. Lisaks tähendab (juhusliku) muutuja tüüp konkreetset meetodit tõenäosusjaotuse funktsiooni leidmiseks.
1. Diskreetne
Diskreetne juhuslik muutuja on (juhuslik) muutuja, mille väärtused võtavad ainult piiratud arvu väärtusi. Diskreetse muutuja parim näide on täring. Täringuvise on puhtjuhuslik sündmus. Samal ajal võib täring võtta ainult piiratud hulga tulemusi {1, 2, 3, 4, 5 ja 6}.
Diskreetse juhusliku muutuja iga tulemus sisaldab teatud tõenäosust. Näiteks on iga täringu tulemuse tõenäosus 1/6, kuna tulemuste tõenäosus on võrdne. Pange tähele, et diskreetse muutuja kogu tõenäosuse tulemus on 1.
2. Pidev
Erinevalt diskreetsetest muutujatest võivad pidevad juhuslikud muutujad omandada lõpmatu arvu võimalikke väärtusi. Üks pideva muutuja näiteid on varude tootlus Tasuvuse määr (Return rate) Kasumimäär (ROR) on investeeringu kasum või kahjum aja jooksul, mis on võrdne investeeringu algmaksumusega, väljendatuna protsentides. Selles juhendis õpetatakse levinumaid valemeid. Tulud võivad võtta lõpmatu arvu võimalikke väärtusi (protsentides).
Ülaltoodud põhjusel on pideva juhusliku muutuja teatud tulemuse tõenäosus null. Siiski on alati mitte-negatiivne tõenäosus, et teatud tulemus jääb kahe väärtuse vahele.
Juhuslikud muutujad rahanduses
Rahanduses kasutatakse finantsmudelites laialdaselt juhuslikke muutujaid Mis on finantsmudelid Finantsmodelleerimine viiakse Excelis läbi ettevõtte finantstulemuste prognoosimiseks. Ülevaade sellest, mis on finantsmudelid, kuidas ja miks mudelit üles ehitada. , stsenaariumide analüüs ja riskijuhtimine Riskijuhtimine Riskijuhtimine hõlmab ettevõtte elu osaks olevate riskitegurite tuvastamist, analüüsimist ja neile reageerimist. Tavaliselt tehakse seda. Finantsmudelites ja simulatsioonides esindavad muutujate tõenäosused juhuslike nähtuste tõenäosust, mis mõjutavad väärtpaberi hinda või määravad investeeringu riskitaseme. Näiteks võib muutujat kasutada vara hinna näitamiseks tulevikus või signaaliks ebasoodsa sündmuse toimumisest.
Rohkem ressursse
Finance on ülemaailmse finantsmudeli modelleerimise ja hindamise analüütiku (FMVA) ametlik pakkuja. FMVA® sertifikaat. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, JP Morgan ja Ferrari, mis on loodud selleks, et aidata kõigil saada maailmatasemel finantsanalüütikuks . Õppimise jätkamiseks ja oma karjääri edendamiseks on kasulikud allpool olevad täiendavad finantsressursid:
- Korrelatsioon korrelatsioon Korrelatsioon on kahe muutuja vahelise seose statistiline mõõde. Mõõtu saab kõige paremini kasutada muutujate vahel, mis näitavad omavahel lineaarset suhet. Andmete sobivust saab visuaalselt kujutada hajusdiagrammil.
- Sõltumatu muutuja Sõltumatu muutuja Sõltumatu muutuja on sisend, eeldus või draiver, mida muudetakse, et hinnata selle mõju sõltuvale muutujale (tulemusele).
- Investeerimine: juhend algajale Investeerimine: juhend algajale Finantsjuhend Investeerimine algajatele õpetab teile investeerimise põhitõdesid ja alustamist. Siit saate teada kauplemise erinevatest strateegiatest ja tehnikatest ning erinevatest finantsturgudest, kuhu saate investeerida.
- Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs Kvantitatiivne analüüs on mõõdetavate ja kontrollitavate andmete, nagu tulud, turuosa ja palgad, kogumine ja hindamine ettevõtte käitumise ja tulemuslikkuse mõistmiseks. Andmetehnoloogia ajastul peetakse kvantitatiivset analüüsi eelistatud lähenemiseks teadlike otsuste langetamisel.