Microsoft Excel Statistieken: vinden van de juiste Tool

Microsoft Excel statistieken hebben een overvloed aan toepassingen, alleen beperkt door de analist verbeelding, data en taakomschrijving. Wat zijn deze toepassingen en hoe u de juiste Excel-toolset voor maximale nut?

Laten we zeggen dat je werkt bij BP en je geïnteresseerd in de relatie tussen de diepte van de oliebronnen in het Caribisch gebied met de frequentie van het booreiland problemen bent .

Je hebt enkele duizenden maandelijkse gegevens punten van de ramp evenement frequentie data en de gemiddelde diepte van elk putje van de oceaan oppervlak naar de zeebodem en van de zeebodem om de olie zwembad. Je nodig hebt om snel een kansverdeling en schattingen van de kans op toekomstige booreiland ramp evenementen voor een bestuursvergadering in 1 uur. Verschillende Microsoft Excel statistieken tools kunnen deze analyse in 15 minuten of minder te genereren.

Jammer dat BP niet wist

Een ander voorbeeld: U houdt een portefeuille van bedrijfsobligaties met een rating triple-A, Baa, en C in een klant-account die aanzienlijke papier winst in het afgelopen jaar heeft gegenereerd. Uw klant vraagt ​​of hij deze portefeuille zou moeten verkopen, of dat hij het zou houden en te kopen bescherming kredietderivaten, en moet het antwoord aan het eind van de dag kennen.

Heeft u toegang tot uitgebreide gegevens over de historische standaard waarschijnlijkheid van verschillende obligaties met verschillende ratings, evenals de historische tijdreeksen van de credit spreads, CDS-prijzen, en de aandelenkoersen. Met behulp van deze gegevens en een Microsoft Excel statistieken bibliotheek kunnen beantwoorden met een betrouwbaarheid van 95%, dat op basis van de huidige marktomstandigheden, de lengte van de obligatie prijs aanloop, en de huidige economische cyclus je bent, credit default spreads op speculatieve obligaties waarschijnlijk met ten minste 15% stijgen in de komende 6 maanden.

U adviseren de verkoop van de C-obligaties, kopen index CDS op de High Yield-index, het verminderen van de portefeuille Baa blootstelling geleidelijk, en het vasthouden van de triple-A obligaties.

Een laatste voorbeeld zou kunnen zijn cyclische lange termijn weerpatronen aan het project prijs van een mandje van voedsel grondstoffen zoals tarwe, maïs, rundvlees, sojabonen, en sinaasappelsap.

Door het importeren van nationale weerpatroon gegevens van verschillende geografische locaties en inflatie gecorrigeerde prijzen van grondstoffen in Excel en het runnen van een multivariate regres