La oss si at du jobber på BP, og du er interessert i forholdet mellom dybden av oljebrønner i Karibien med hyppigheten av oljerigg problemer . Du har flere tusen månedlig datapunktene i katastrofe hendelse frekvens data og gjennomsnittlig dybde på hver brønn fra havoverflaten til havbunnen, og fra havbunnen til olje bassenget.
Du må raskt generere en sannsynlighetsfordeling og estimater av sannsynligheten for fremtidige oljerigg katastrofehendelser for et styremøte i en time. Flere Microsoft Excel statistikk verktøy kan generere denne analysen i 15 minutter eller mindre. Synd BP visste ikke
Et annet eksempel: Du holder en portefølje av selskapsobligasjoner vurdert trippel-A, Baa, og C i en kundekonto som har generert betydelige papir overskudd i fjor.
Kunden spør om han skal selge denne porteføljen, eller om han bør holde det og kjøpe beskyttelse med kredittderivater, og trenger å vite svaret på slutten av dagen. Du har tilgang til omfattende data om historiske misligholdssannsynligheter for ulike obligasjoner med forskjellige karakterer, samt historiske tidsserier av kredittspreader, CDS-priser, og aksjekurser.
Ved hjelp av disse dataene og en Microsoft Excel statistikk bibliotek, er du i stand til å svare med 95% sikkerhet, at basert på dagens markedsforhold, lengden på obligasjonskursen runup, og den nåværende økonomiske syklusen, credit default spreads på spekulative grade obligasjoner er sannsynlig å øke med minst 15% i løpet av de neste 6 månedene. Du anbefaler å selge C-ratede obligasjoner, kjøpe indeks CDS på High Yield-indeksen, redusere porteføljens Baa eksponering gradvis, og holder trippel-A-ratede obligasjoner.
, En siste eksempel kan være sykliske langsiktige værmønstre å projisere prisen på en kurv av matråvarer blant annet hvete, mais, biff, soyabønner og appelsinjuice. Ved å importere nasjonale været mønsterdata fra ulike geografiske steder og inflasjonsjusterte råvarepriser inn i Excel og kjører en multivariat regresjonsanalyse, er du i stand til å fastslå prediktiv kvaliteten på været på råvarepriser i ulike tidsperioder.
Ved å sammenligne disse resultatene med en lignende øvelse ved hjelp av geografisk befolkningstetthet, levetid, og utdanningsnivå å forutsi råvarepriser, utlede deg et ytterligere potensial forholdet