การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (QA): มันคืออะไรและใช้ในการใช้เงินทุนอย่างไร

การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (QA) หมายถึงวิธีการที่ใช้ในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของตลาดการเงินและทำการลงทุนหรือการตัดสินใจซื้อขายที่มีข้อมูลมากขึ้น มันเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินตัวอย่างเช่นโดยการตรวจสอบราคาหุ้นที่ผ่านมารายงานรายได้และข้อมูลอื่น ๆ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณมักเรียกว่า "เท่าไหร่,” มุ่งหวังที่จะคาดการณ์ว่าตลาดกำลังมุ่งหน้าไปที่ใด

ซึ่งแตกต่างจากการวิเคราะห์ขั้นพื้นฐานที่อาจมุ่งเน้นไปที่ทีมผู้บริหารของ บริษัท หรือเงื่อนไขอุตสาหกรรมการวิเคราะห์เชิงปริมาณนั้นขึ้นอยู่กับจำนวนการกระทืบและการคำนวณที่ซับซ้อนเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้

การวิเคราะห์เชิงปริมาณสามารถเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดสมัยใหม่ที่ข้อมูลมีมากมายและเครื่องมือการคำนวณที่สูงขึ้นทำให้สามารถตรวจสอบภูมิทัศน์ทางการเงินที่แม่นยำยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตามหลายคนยังเชื่อว่าตัวเลขดิบที่เกิดจากการวิเคราะห์เชิงปริมาณควรรวมกับความเข้าใจเชิงลึกและความแตกต่างมากขึ้นการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ-

ทำความเข้าใจการวิเคราะห์เชิงปริมาณ

การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (QA) ในด้านการเงินหมายถึงการใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินและเศรษฐกิจและทำการซื้อขายการลงทุนและการตัดสินใจบริหารความเสี่ยง

QA เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลที่ Quants รวบรวมข้อมูลทางการเงินจำนวนมากที่อาจส่งผลกระทบต่อตลาด ข้อมูลนี้อาจรวมถึงอะไรก็ได้จากราคาหุ้นและรายได้ของ บริษัท ไปจนถึงตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจเช่นอัตราเงินเฟ้อหรืออัตราการว่างงาน จากนั้นพวกเขาใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลายและเทคนิคทางสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลนี้มองหาแนวโน้มรูปแบบและโอกาสการลงทุนที่อาจเกิดขึ้น ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์นี้สามารถช่วยให้นักลงทุนตัดสินใจว่าจะจัดสรรทรัพยากรของพวกเขาเพื่อเพิ่มผลตอบแทนหรือลดความเสี่ยงสูงสุด

ประเด็นสำคัญบางประการของการวิเคราะห์เชิงปริมาณในการเงิน ได้แก่ :

• การวิเคราะห์ทางสถิติ- แง่มุมของการวิเคราะห์เชิงปริมาณนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้มและความสัมพันธ์สร้างแบบจำลองการทำนายและทำการคาดการณ์ เทคนิคที่ใช้อาจรวมถึงการวิเคราะห์การถดถอยซึ่งช่วยในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการวิเคราะห์อนุกรมเวลาซึ่งดูจุดข้อมูลที่รวบรวมหรือบันทึกในเวลาที่กำหนด และการจำลอง Monte Carloเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ช่วยให้คุณสามารถอธิบายความไม่แน่นอนในการวิเคราะห์และการคาดการณ์ของคุณ ผ่านการวิเคราะห์ทางสถิติ Quants สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่อาจไม่ชัดเจนในทันทีช่วยให้นักลงทุนและนักวิเคราะห์ทางการเงินทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดมากขึ้น
• การซื้อขายอัลกอริทึม - สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้อัลกอริทึมคอมพิวเตอร์เพื่อทำให้กระบวนการซื้อขายเป็นไปโดยอัตโนมัติ อัลกอริทึมสามารถตั้งโปรแกรมให้ดำเนินการซื้อขายตามปัจจัยต่าง ๆ เช่นเวลาการเคลื่อนไหวของราคาการเปลี่ยนแปลงสภาพคล่องและสัญญาณตลาดอื่น ๆการซื้อขายที่มีความถี่สูง(HFT) ประเภทของการซื้อขายอัลกอริทึมเกี่ยวข้องกับการซื้อขายจำนวนมากภายในเศษส่วนที่สองเพื่อใช้ประโยชน์จากการเคลื่อนไหวของราคาขนาดเล็ก วิธีการซื้อขายอัตโนมัติแบบอัตโนมัตินี้สามารถนำไปสู่กลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพและมักจะทำกำไรได้มากขึ้น
• การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง - ความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของตลาดการเงิน การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อวัดและหาปริมาณความเสี่ยงที่หลากหลายภายในพอร์ตโฟลิโอ วิธีการที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงรวมถึงความเสี่ยงตามมูลค่า(เป็น) โมเดลการวิเคราะห์สถานการณ์, และการทดสอบความเครียด-เครื่องมือเหล่านี้ช่วยในการทำความเข้าใจถึงข้อเสียและความไม่แน่นอนที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์การลงทุนที่แตกต่างกันช่วยในการจัดการความเสี่ยงและกลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบที่ดีขึ้น
• การกำหนดราคาตราสารอนุพันธ์-อนุพันธ์เป็นสัญญาทางการเงินที่มีมูลค่ามาจากสินทรัพย์พื้นฐานอื่น ๆ เช่นหุ้นหรือพันธบัตร การกำหนดราคาตราสารอนุพันธ์เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อประเมินสัญญาเหล่านี้และกำหนดราคาที่ยุติธรรมและโปรไฟล์ความเสี่ยง รูปแบบที่รู้จักกันดีที่ใช้ในโดเมนนี้คือรุ่น Black-Scholesซึ่งช่วยในการกำหนดราคาสัญญาตัวเลือก-การกำหนดราคาตราสารอนุพันธ์ที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักลงทุนและผู้ค้าในการตัดสินใจทางการเงินที่ดีเกี่ยวกับการซื้อการขายหรือการป้องกันความเสี่ยงด้วยอนุพันธ์
• การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ- นี่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้างพอร์ตโฟลิโอในลักษณะที่ให้ผลตอบแทนที่คาดหวังสูงสุดสำหรับระดับความเสี่ยงที่กำหนด เทคนิคเช่นทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอที่ทันสมัย(MPT) ใช้เพื่อค้นหาการจัดสรรสินทรัพย์ที่ดีที่สุดภายในพอร์ตโฟลิโอโดยการวิเคราะห์ประเภทสินทรัพย์ต่าง ๆ และผลตอบแทนความเสี่ยงและความสัมพันธ์ที่คาดหวังของพวกเขา Quants สามารถแนะนำการผสมผสานที่ดีที่สุดของการลงทุนเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางการเงินที่เฉพาะเจาะจงในขณะที่ลดความเสี่ยง

เป้าหมายโดยรวมคือการใช้ข้อมูลคณิตศาสตร์สถิติและซอฟต์แวร์เพื่อทำการตัดสินใจทางการเงินที่มีข้อมูลมากขึ้นกระบวนการอัตโนมัติและในที่สุดก็สร้างผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงได้มากขึ้น

การวิเคราะห์เชิงปริมาณเทียบกับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์เชิงปริมาณขึ้นอยู่กับข้อมูลเชิงตัวเลขและแบบจำลองทางคณิตศาสตร์อย่างมากในการตัดสินใจเกี่ยวกับการลงทุนและกลยุทธ์ทางการเงิน มันมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลวัตถุประสงค์ที่วัดได้ซึ่งสามารถรวบรวมได้เกี่ยวกับ บริษัท หรือเครื่องมือทางการเงิน

แต่นักวิเคราะห์ยังประเมินข้อมูลที่ไม่สามารถวัดปริมาณได้อย่างง่ายดายหรือลดลงเป็นค่าตัวเลขเพื่อให้ได้ภาพที่ดีขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ บริษัท ข้อมูลเชิงคุณภาพที่สำคัญนี้อาจรวมถึงชื่อเสียงข้อมูลเชิงลึกด้านกฎระเบียบหรือขวัญกำลังใจของพนักงาน การวิเคราะห์เชิงคุณภาพจึงมุ่งเน้นไปที่การทำความเข้าใจคุณสมบัติพื้นฐานของ บริษัท หรือเครื่องมือทางการเงินซึ่งอาจไม่สามารถวัดปริมาณได้ทันที

เชิงปริมาณไม่ใช่สิ่งที่ตรงกันข้ามกับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ พวกเขาแตกต่างและมักจะเสริมปรัชญา พวกเขาแต่ละคนให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล เมื่อใช้ร่วมกัน การตัดสินใจที่ดีขึ้นสามารถทำได้มากกว่าการใช้แบบแยกกันอย่างใดอย่างหนึ่ง

การใช้งานทั่วไปของการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ได้แก่ :

• การประเมินผลการจัดการ:การวิเคราะห์เชิงคุณภาพมักจะดีกว่าในการประเมินทีมผู้บริหารของ บริษัท ประสบการณ์และความสามารถในการนำ บริษัท ไปสู่การเติบโต ในขณะที่ตัวชี้วัดเชิงปริมาณมีประโยชน์ แต่พวกเขามักจะไม่สามารถถ่ายภาพเต็มรูปแบบของความสามารถและศักยภาพของผู้บริหาร ตัวอย่างเช่นทักษะความเป็นผู้นำวิสัยทัศน์และวัฒนธรรมองค์กรที่ปลูกฝังโดยการจัดการเป็นปัจจัยที่จับต้องไม่ได้ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความสำเร็จของ บริษัท อย่างมีนัยสำคัญ แต่ก็ยากที่จะวัดด้วยตัวเลขเพียงอย่างเดียว
• การวิเคราะห์อุตสาหกรรม:นอกจากนี้ยังรวมถึงการวิเคราะห์อุตสาหกรรมที่ บริษัท ดำเนินงานการแข่งขันและสภาวะตลาด ตัวอย่างเช่นสามารถสำรวจว่าการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีหรือพฤติกรรมทางสังคมอาจส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมอย่างไร วิธีการเชิงคุณภาพยังสามารถระบุอุปสรรคในการเข้าหรือออกซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อระดับการแข่งขันและผลกำไรภายในอุตสาหกรรม
• มูลค่าแบรนด์และชื่อเสียงของ บริษัท :ชื่อเสียงของ บริษัท มูลค่าแบรนด์และความภักดีของลูกค้าก็เป็นปัจจัยสำคัญที่พิจารณาในการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ การทำความเข้าใจว่าผู้บริโภครับรู้ถึงแบรนด์ระดับความน่าเชื่อถือและความพึงพอใจของพวกเขาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความภักดีของลูกค้าและศักยภาพในการสร้างรายได้ที่ยั่งยืน สามารถทำได้ผ่านกลุ่มโฟกัสการสำรวจหรือการสัมภาษณ์
• สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบ:สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบปัญหาทางกฎหมายที่อาจเกิดขึ้นและปัจจัยภายนอกอื่น ๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อ บริษัท ได้รับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพเช่นกัน การประเมินการปฏิบัติตามกฎหมายกฎระเบียบและมาตรฐานอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องของ บริษัท เพื่อตรวจสอบสถานะทางกฎหมายและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากปัญหาทางกฎหมาย นอกจากนี้การทำความเข้าใจการปฏิบัติทางจริยธรรมของ บริษัท และความรับผิดชอบต่อความรับผิดชอบต่อสังคมซึ่งสามารถมีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและชุมชนโดยรวม

Quant vs. Qual
ด้าน	การวิเคราะห์เชิงปริมาณ	การวิเคราะห์เชิงคุณภาพ
ชนิดข้อมูล	ข้อมูลเชิงตัวเลขสถิติการเงิน	ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลขข้อมูลอัตนัย
วิธีการ	การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติ	การตัดสินส่วนตัวประสบการณ์อุตสาหกรรม
จุดสนใจ	วัตถุประสงค์ด้านที่วัดได้	แง่มุมที่เป็นอัตนัยและไม่สามารถเข้าถึงได้
ผล	แบบจำลองการทำนายอัลกอริทึมการซื้อขาย	ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการจัดการสภาพอุตสาหกรรมชื่อเสียงของ บริษัท
เครื่องมือที่ใช้	ซอฟต์แวร์สถิติอัลกอริทึม	การสัมภาษณ์การสำรวจรายงานอุตสาหกรรม
แอปพลิเคชันทั่วไป	การตัดสินใจลงทุนการบริหารความเสี่ยงการซื้อขายอัลกอริทึม	การประเมินมูลค่า บริษัท การประเมินการจัดการการวิเคราะห์อุตสาหกรรม

ตัวอย่างการวิเคราะห์เชิงปริมาณในการเงิน

สมมติว่าคุณมีความสนใจในการลงทุนใน บริษัท เฉพาะ XYZ Inc. วิธีหนึ่งในการประเมินศักยภาพในการลงทุนคือการวิเคราะห์ผลการดำเนินงานทางการเงินที่ผ่านมาโดยใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ สมมติว่าในช่วงห้าปีที่ผ่านมา XYZ Inc. ได้เพิ่มรายได้ในอัตราเฉลี่ย 8% ต่อปี คุณตัดสินใจที่จะใช้การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อคาดการณ์การเติบโตของรายได้ในอนาคต การวิเคราะห์การถดถอยเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

หลังจากรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นคุณจะเรียกใช้การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายกับปีเป็นตัวแปรอิสระและรายได้เป็นตัวแปรตาม เอาต์พุตให้สมการการถดถอยสมมติว่า $รายได้ = 100+8 (ปี)$RอีVอีnคุณอี-100-8-yอีอันR-- สมการนี้แสดงให้เห็นว่าทุกปีรายได้ของ XYZ Inc.เพิ่มขึ้น 8 ล้านเหรียญสหรัฐเริ่มต้นจากฐาน 100 ล้านดอลลาร์ ข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณนี้อาจเป็นเครื่องมือในการช่วยให้คุณตัดสินใจว่า XYZ Inc. แสดงถึงโอกาสการลงทุนที่ดีตามแนวโน้มการเติบโตของรายได้ในอดีตหรือไม่

อย่างไรก็ตามในขณะที่คุณสามารถหาปริมาณการเติบโตของรายได้สำหรับ บริษัท และทำการคาดการณ์เหตุผลที่ว่าทำไมอาจไม่ชัดเจนจากการกระทืบตัวเลขเชิงปริมาณ

เพิ่มด้วยการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

การวิเคราะห์เชิงคุณภาพสามารถให้ความเข้าใจที่เหมาะสมยิ่งขึ้นเกี่ยวกับศักยภาพของ XYZ Inc. คุณตัดสินใจที่จะเจาะลึกลงไปในการจัดการและชื่อเสียงของอุตสาหกรรม จากการสัมภาษณ์บทวิจารณ์และรายงานอุตสาหกรรมคุณจะพบว่าทีมผู้บริหารที่ XYZ Inc. ได้รับการยกย่องอย่างสูงด้วยประวัติของการลงทุนที่ประสบความสำเร็จ นอกจากนี้ บริษัท มีมูลค่าแบรนด์ที่แข็งแกร่งและฐานลูกค้าที่ภักดี

นอกจากนี้คุณประเมินอุตสาหกรรมที่ XYZ Inc. ดำเนินงานและพบว่ามีความมั่นคงด้วยความต้องการอย่างต่อเนื่องสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ XYZ Inc. เสนอ สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบก็เป็นที่นิยมเช่นกันและ บริษัท มีความสัมพันธ์ที่ดีกับชุมชนท้องถิ่นที่ดำเนินงาน

ด้วยการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงคุณภาพเหล่านี้คุณจะได้รับความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการดำเนินงานของ บริษัท ความสามารถของทีมผู้บริหารและชื่อเสียงในตลาด ข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพนี้ช่วยเสริมการวิเคราะห์เชิงปริมาณทำให้คุณมีมุมมองที่รอบรู้เกี่ยวกับศักยภาพการลงทุนของ XYZ Inc.

การรวมการวิเคราะห์เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพอาจนำไปสู่การตัดสินใจลงทุนที่มีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับ XYZ Inc.

ข้อเสียและข้อ จำกัด ของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ

การวิเคราะห์เชิงปริมาณในขณะที่มีประสิทธิภาพมาพร้อมกับข้อ จำกัด บางประการ:

• การพึ่งพาข้อมูล:การวิเคราะห์เชิงปริมาณขึ้นอยู่กับคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูลตัวเลข หากข้อมูลไม่ถูกต้องล้าสมัยหรือไม่สมบูรณ์การวิเคราะห์และข้อสรุปที่ตามมาที่เกิดขึ้นจะมีข้อบกพร่อง อย่างที่พวกเขาพูดว่า 'ขยะในขยะออกไป'
• ความซับซ้อน:วิธีการและแบบจำลองที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณอาจมีความซับซ้อนมากซึ่งต้องการความเชี่ยวชาญระดับสูงในการพัฒนาตีความและดำเนินการ ความซับซ้อนนี้ยังสามารถทำให้การสื่อสารการค้นพบกับบุคคลที่ไม่มีพื้นฐานเชิงปริมาณ
• ขาดความเป็นส่วนตัว:การวิเคราะห์เชิงปริมาณมักจะมองเห็นปัจจัยเชิงคุณภาพเช่นคุณภาพการจัดการชื่อเสียงของแบรนด์และปัจจัยส่วนตัวอื่น ๆ ที่อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพของ บริษัท หรือมูลค่าของเครื่องมือทางการเงิน กล่าวอีกนัยหนึ่งคุณอาจมี 'อะไร' หากไม่มี 'ทำไม' หรือ 'อย่างไร' การวิเคราะห์เชิงคุณภาพสามารถเพิ่มจุดบอดนี้
• การสร้างแบบจำลองตามสมมติฐาน:แบบจำลองเชิงปริมาณจำนวนมากถูกสร้างขึ้นบนสมมติฐานที่อาจไม่เป็นจริงในสถานการณ์จริง ตัวอย่างเช่นสมมติฐานเกี่ยวกับการกระจายปกติของผลตอบแทนหรือความผันผวนคงที่อาจไม่สะท้อนสภาพตลาดจริง
• การพึ่งพาข้อมูลในอดีตมากเกินไป:การวิเคราะห์เชิงปริมาณมักอาศัยข้อมูลทางประวัติศาสตร์อย่างมากเพื่อทำการคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคต อย่างไรก็ตามประสิทธิภาพที่ผ่านมาไม่ได้บ่งบอกถึงผลลัพธ์ในอนาคตโดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วหรือสถานการณ์ที่ไม่คาดฝันเช่นวิกฤตเศรษฐกิจ
• ไม่สามารถจับอารมณ์และพฤติกรรมของมนุษย์:ตลาดมักได้รับอิทธิพลจากอารมณ์และพฤติกรรมของมนุษย์ซึ่งอาจไม่แน่นอนและยากที่จะทำนาย การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นตัวเลขที่ขับเคลื่อนด้วยการดิ้นรนเพื่ออธิบายถึงปัจจัยมนุษย์เหล่านี้อย่างเหมาะสม
• ค่าใช้จ่ายและเวลาที่เข้มข้น:การพัฒนาแบบจำลองเชิงปริมาณที่แม่นยำและเชื่อถือได้อาจใช้เวลานานและมีราคาแพง ต้องใช้บุคลากรที่มีทักษะเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนและบ่อยครั้งที่ทรัพยากรการคำนวณที่กว้างขวาง
• overfitting:มีความเสี่ยงการล้นในกรณีที่โมเดลอาจทำงานได้ดีมากในข้อมูลที่ผ่านมา แต่ไม่สามารถทำนายผลลัพธ์ในอนาคตได้อย่างถูกต้องเพราะมันเหมาะกับเหตุการณ์ที่ผ่านมามากเกินไป
• ขาดความยืดหยุ่น:แบบจำลองเชิงปริมาณอาจขาดความยืดหยุ่นในการปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่หรือเปลี่ยนแปลงสภาพตลาดอย่างรวดเร็วซึ่งอาจนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ล้าสมัยหรือไม่ถูกต้อง
• ความเสี่ยงแบบจำลอง:มีอยู่โดยธรรมชาติความเสี่ยงแบบจำลองเกี่ยวข้องกับแบบจำลองของตัวเองอาจมีข้อบกพร่องหรือข้อผิดพลาดที่อาจนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ไม่ถูกต้องและการสูญเสียทางการเงินที่สำคัญ

การทำความเข้าใจข้อเสียเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์และผู้มีอำนาจตัดสินใจในการตีความผลการวิเคราะห์เชิงปริมาณอย่างถูกต้องและเพื่อสร้างความสมดุลให้กับพวกเขาด้วยข้อมูลเชิงลึกเชิงคุณภาพสำหรับการตัดสินใจแบบองค์รวมมากขึ้น

การใช้การเงินเชิงปริมาณนอกการเงิน

การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ที่ขยายเกินขอบเขตของการเงินไปสู่หลากหลายสาขา ตัวอย่างเช่นในโดเมนของสังคมศาสตร์มันใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมแนวโน้มทางสังคมและผลกระทบของนโยบายที่มีต่อประชากรที่แตกต่างกัน นักวิจัยใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้พวกเขาสามารถระบุความสัมพันธ์สาเหตุและแนวโน้มที่สามารถให้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพฤติกรรมของมนุษย์และพลวัตทางสังคม ในทำนองเดียวกันในด้านนโยบายสาธารณะการวิเคราะห์เชิงปริมาณมีบทบาทสำคัญในการประเมินประสิทธิภาพของนโยบายที่แตกต่างกันวิเคราะห์ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจและการคาดการณ์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงนโยบาย โดยการจัดหาวิธีการวัดและวิเคราะห์ข้อมูลมันช่วยผู้กำหนดนโยบายในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดตามหลักฐานเชิงประจักษ์

ในเวทีการดูแลสุขภาพการวิเคราะห์เชิงปริมาณใช้สำหรับการทดลองทางคลินิกการวิจัยทางพันธุกรรมและการศึกษาทางระบาดวิทยาเพื่อตั้งชื่อบางพื้นที่ มันช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยประเมินผลการรักษาและทำความเข้าใจกับการแพร่กระจายของโรคและปัจจัยกำหนด ในขณะเดียวกันในด้านวิศวกรรมและการผลิตมันใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการปรับปรุงการควบคุมคุณภาพและเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงาน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการผลิตคุณสมบัติของวัสดุและประสิทธิภาพการดำเนินงานวิศวกรสามารถระบุคอขวดเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์และมั่นใจในความน่าเชื่อถือและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ในด้านการตลาดการวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นพื้นฐานสำหรับการแบ่งส่วนตลาดประสิทธิภาพการโฆษณาและการศึกษาความพึงพอใจของผู้บริโภค ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจการตั้งค่าของผู้บริโภคผลกระทบของแคมเปญโฆษณาและศักยภาพของตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ ด้วยการใช้งานที่หลากหลายเหล่านี้การวิเคราะห์เชิงปริมาณทำหน้าที่เป็นข้อเท็จจริงสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทำให้ผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่าง ๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากข้อมูลที่ซับซ้อน

บรรทัดล่าง

การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่รวบรวมและประเมินข้อมูลที่วัดได้และตรวจสอบได้เพื่อประเมินประสิทธิภาพการตัดสินใจที่ดีขึ้นและทำนายแนวโน้ม ซึ่งแตกต่างจากการวิเคราะห์เชิงคุณภาพการวิเคราะห์เชิงปริมาณใช้ข้อมูลเชิงตัวเลขเพื่อให้คำอธิบายของ "สิ่งที่" เกิดขึ้น แต่ไม่ใช่ "ทำไม" เหตุการณ์เหล่านั้นเกิดขึ้น