İstatistik Nedir ?

İstatistik hakkında bugüne kadar bilimsel ya da bilimsel olmayan pekçok tanım yapılmıştır. Bilimsel olmayan tanım ve benzetmelerden bazıları ciddiyet dışı görünmelerine karşın, gerçekte bazı önemli noktaları ortaya koymaktadır. Örneğin “Üç türlü yalan vardır: Yalan, kuyruklu yalan, ve istatistik” benzetmesi herşeyin istatistik ile ispat edilemeyeceğini vurgulamaktadır. Dar anlamda İstatistik, geçmiş ve şimdiki durumla ilgili toplanmış sayısal verileri geliştirilmiş olan bazı tekniklerle analiz ederek gelecek hakkında karar vermemizi kolaylaştıran bir bilim dalıdır.

17. Yüzyıla kadar sadece bilgi kaydetme şeklinde gerçekleşen istatistiki çalışmalar, 18. ve 19. Yüzyıllarda J. Bernoulli (1645-1705) ve K.Gauss’un (1777-1855) katkılarıyla matematik temelleri üzerine oturtulmuş, ihtimal teorisi geliştirilmiştir. Sosyal ve antropolojik olaylara istatistiği kapsamlı bir şekilde uygulayan ilk matematikçi olan Adolphe Quételet (1796-1874) ise modern istatistiğin kurucusu olarak kabul edilmiştir. 20. Yüzyılın başında R. A. Fisher, K. Pearson ve W. S. Gosset’in katkılarıyla tahmin yapma ve karar verme konuları ön plana çıkarak istatistik artık sayısal verilerin yorum ve değerlendirmesini yapan bir bilimsel metodlar topluluğu haline gelmiştir.


Yukarıdaki gelişimler ışığında istatistiği tekrar tarif edecek olursak; İstatistik, verilerin toplanması, organize edilmesi, özetlenmesi, sunulması, tahlil edilmesi ve bu verilerden bir sonuca varılabilmesi için kullanılan ilmi metodlar topluluğudur.


İstatistik ilmi zaman içinde geliştikçe günlük hayatımızda hemen hemen her konuda kullanılır hale gelmiştir. Sosyolojik araştırmalardan, devlet yönetimine, üretim sektöründen, tıp bilimine kadar pek çok kurumda faydalanılan bir bilim dalı olan istatistik, finans içerisinde de önemli bir yer tutmaktadır. Amerika’da borsa analistleri ilk olarak istatistikçi diye adlandırılmıştır, zaman içinde diğer analiz tekniklerinin de kullanımından sonra analist denmeye başlanmıştır.


İş hayatında karşılaştığımız bazı olayları ve araştırma sonuçlarını değerlendirmede matematik modellemelerden yararlanmanın yanısıra, bazı belirsizlik durumlarında sonuca ulaşmamızı kolaylaştıran istatistiği uygularken sahip olmamız gereken bakış açısını aşağıda vermeye çalıştık.
Hemen hemen her iş kolunda ve kademesinde, çalışanlar ve yöneticiler, üretecekleri ürünün belirlenmesinde, veya çalışmalarını yönlendirecekleri hedef kitlenin seçiminde bazı araştırmalar yapmak zorundadırlar. Bilgi toplama, örnek seçimi, değerlendirme ve sonuca varma aşamalarında karşılaşacağımız safhalar, en basit anlamda aşağıdaki gibi gruplanabilir.

Rakamsal Bilgileri Anlamlandırmak

İş yaşamında her yönetici içinde bulunduğu durum hakkında mümkün olduğunca fazla bilgi sahibi olmak ister. Modern çağda bilgisayarların muazzam kapasiteleri sayesinde mevcut pek çok bilgi ölçülebilir. Örneğin faiz oranları, hisse senedi fiyatları, para arzı, işsizlik gibi çok geniş kapsamlı bir veri tabanından bir grup bilgiyi değerlendirmek gerekebilir. Bir ürünün talep gücünü belirlemek için pazar araştırmaları yapmak, bir mali denetçinin hesaplardaki yanlışlarla ilgilenmesi, bir personel müdürünün işe alınacak elemanlar hakkındaki subjektif yargılarının yanında genel yetenek test sonuçlarını değerlendirmesi gibi pek çok örnek verilebilir.


Bu örneklerdeki ortak özellik; toplanan bilgilerin sayısal olmasıdır. İstatistikçinin görevi ise bu geniş sayısal verilerin içinden önemli özellikleri gösterenleri çıkarıp, sentezini yapmaktır.


Etraflıca yapılan analizlerden ve verilerin sentezlenmesinden pek çok çıkarım yapılabilir. Uygun metodu belirleyebilmek için sayıların yapısına ve nasıl kullanılacağına dikkat edilmelidir. Bazı durumlarda ileri seviyede teknikler kullanmak gerekebileceği gibi, bazen de sayısal ve grafik özetlemeler yeterli olabilecektir.

Belirsizlik ile İlgilenmek

İstatistik bir belirsizlik bilimidir. İstatistikçiler, “Nedir?” sorusuyla değil, “Ne olabilir?” veya “Ne muhtemeldir?” soruları ile ilgilenirler.
Aşağıdaki ifadeleri gözönüne alalım:

  • “KCHOL hisse senedinin fiyatı altı ay sonra şimdikinden fazla olacak.”
  • “Eğer bütçe açığı tahmin edildiği kadar yüksek çıkarsa, faiz oranları yılın geri kalan kısmında da yüksek olacak.”
  • “Eğer bu teklif sunulursa rakiplerin tekliflerinden daha düşük olacak ve anlaşma sağlamlaşacak.”
  • “Bu üründe pazar payını arttırmak için en iyi fırsat 18-25 yaş grubunu hedefleyen reklamlarla yakalanacaktır.”

Bu ifadelerin hepsi bir kesinlik içermektedir. İspat istendiğinde gerçekliklerinden emin olunamadığı görülecektir. Bir analist, KCHOL hisse senedi fiyatının gelecek birkaç ayda artacağına inansa bile emin olamaz.Anlam bakımından ele alındığında yukarıdaki ifadeler şöyle olacaktır:

  • “KCHOL hisse senedinin fiyatı altı ay sonra şimdikinden yüksek olabilir.”
  • “Eğer bu teklif sunulursa, rakiplerin teklifinden daha düşük olması ve anlaşmanın sağlamlaşması muhtemeldir.”

Şimdiye kadar “Gereksiz belirsizlikler içeren ifadeler” yerine “garantisiz kesinlikte ifadeler” kullanılması gerektiği üzerinde duruldu. Sonuçta “olabilir” veya “olması muhtemeldir” ifadeleri, olayın olmamasından daha kuvvetli olasılıklar için kullanılıyor denebilir; fakat olay “ne kadar muhtemeldir?”
Dil bilimi, belirsizliği “imkansızdan kesin’e kadar” ifade etmek için yeterlidir, fakat bazı olayların belirsizliği konusunda yetersiz kalabilmektedir. Burada kullanacağımız dil “OLASILIK” olacaktır.

Örnekleme

Bir üretici ürettiği yeni bir malı pazara çıkarmadan önce bu ürünün talebi hakkında bazı yorumlar almak ister. Hatta bazen pazar araştırması yaptırır. Üretici tüm potansiyel müşterilerin fikrini öğrenmek istese de, bu kitleyi araştırmak karşılanamayacak kadar pahalı bir yöntem olacağından, ufak bir grup örnek üzerindeki araştırma ile yetinecektir. Araştırma sonuçları bu gruptan alınacak bilgilere dayandırılacaktır. Bu tip örnekleme iş hayatında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Fakat, örnekten bilgi almak yeterli değil, önemli olan alınan bilgilerle daha geniş bir kitle için sonuca varabilmektir. Bir örnek incelemekle nüfusun tümü hakkında elbette kesin bir bilgi edinemeyiz. Örneğin, bir rapordan alınan örneğin %8,2’sinin yanlış çıkması geri kalanının tamamının %8,2’sinin yanlış olacağı anlamına gelmez. Bundan dolayı alınan bir örneğin sonuçlarından yaptığımız çıkarımlarda doğal olarak bazı belirsizlikler olacaktır.

İlişkileri analiz etmek

  • “Para arzındaki büyüme oranı enflasyon oranını etkiler mi?”
  • “Eğer General Motors orta sınıf otomobil fiyatlarını %5 arttırırsa, artışın bu otomobil sınıfındaki satışlara etkisi ne olur?”
  • “Kamu sektörü tekel ortamında rekabet ortamına göre daha mı karlı?”

Bu örneklerin herbiri, “muhtemelliğe” ve “iki ya da daha fazla değişkenin aralarındaki ilişkilere” bağlıdır. Örneğin, %5 fiyat artışının talep üzerindeki etkilerini nasıl cevaplayabilirsiniz? Basit ekonomi teorisine göre, diğer şartlar aynı kalırsa, fiyatlardaki artış talepte düşüşe neden olur. Fakat ne kadar düşüşe sebep olduğunu söyleyemez.
Devam edebilmek için, geçmişteki fiyat artışlarının talebi nasıl etkilediğine dair sayısal veri toplanmalıdır.
Bunun sonucunda “geçmişte olan olayın gelecekte de olabileceği” değerlendirmemizi öneri olarak sunabiliriz.

Tahmin

Gelecek hakkında birşeyler söylemek, insanoğlunun en karakteristik özelliklerindendir; fakat iş hayatındaki güvenilir tahminler bunun çok ötesindedir. Bir malın piyasaya sürülmesi için, çok önemli yatırım kararları alınmalı ve ilerideki birkaç yıl için pazar durumu iyi tahmin edilmelidir.

Halihazırda piyasada bulunan ürünler için, kısa dönemde satış tahminleri, amaçlanan satış oranlarını tutturma açısından önemli olduğu gibi, benzer şekilde gelecekteki faiz oranlarını tahmin etmek, borçlanmak isteyen bir şirket için önem taşımaktadır.


Esas olarak, gelecekteki bazı değerlerin tahmini; geçmişteki davranış düzenleri incelenerek elde edilir. Bu sebeple, tahmin edilecek konunun, geçmişteki davranışları hakkında bilgi toparlanırken diğer ilgili değişkenler hakkında da bilgi toplanır. Bu bilgilerin analizi gelecekteki trendi gösterebilir.

Belirsiz Ortamda Karar Verme

İş hayatında, çoğu zaman gelecekteki davranışı tam olarak kestirmeden karar alınır. Bir teklif sunarken üretici, işi tamamlayana kadar yapacağı tüm harcamaları önceden bilemez. Dahası, sunulan diğer tekliflerden de haberdar değildir. Bütün bunlara rağmen, kendisinden bir teklif sunması beklenmektedir. Bir araştırmacı, gelecekteki piyasa hareketlerini bilmeden portföyündeki enstrümanları dengelemelidir.


Bütün bu örneklerin gösterdiği gibi, iş kararları alınırken muhtemel seçenekleri değerlendirmek için bazı tekniklerden faydalanmak gerekmektedir. Amaç; belirsiz ortamları anlamamızı kolaylaştırarak, daha iyi kararlar alabilmemizdir.


Yukarıda kısaca açıklamış olduğumuz safhaları özetleyecek olursak; İstatistik, verilerin toplanıp düzenlenmesi, anlamlı örnek seçimi, sonuçların analizi, tahmin ve karar verme aşamalarından meydana gelmektedir.


İstatistiki metodların bizi ilgilendiren kısmı, finans sektörü içerisindeki kullanım şekilleri olacaktır. Kişiler tasarruflarını ileride daha fazla hale getirebilmek için çeşitli alanlara yatırırlar. Sermaye piyasası araçları da tercih edilen yatırım alanlarından biridir. Sermaye piyasası araçlarının gelişimi ve türevleri, bugünün piyasa katılımcılarını daha fazla risk ile karşı karşıya bırakmış, yatırım araştırmacılarının gerçekleştirdiği çalışmalar, bu yatırım araçlarının hem birbirleri ile hem de kendi içerisinde ilişkilerini ortaya çıkarmıştır. Bu çalışmamızın amacı, yatırım araçlarının birbirleri ile olan ilişkilerini bireysel yatırımcıların da öğrenebilmesi ve yatırımlarına daha bilinçli şekilde yön verebilmelerini sağlamaktır.

Kaynak : istatistiktikmerkezi.com

şarkı sözü

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

thirteen − 11 =