Допустим, вы работать в ВР, и вы заинтересованы в отношениях между глубиной скважин в Карибском бассейне с частотой проблем нефтяной вышке , У вас есть несколько тысяч точек ежемесячные данные о данных частот событий бедствий и средней глубины каждой скважины с поверхности океана к морскому дну, и со дна моря с бассейном нефти.
Вам нужно быстро генерировать распределение вероятностей и оценки вероятности будущих событий нефтяной вышке бедствий для заседания совета директоров в 1 час. Несколько статистических инструментов Microsoft Excel может генерировать этот анализ в 15 минут или меньше. Жаль, ВР не знаю
другой пример: Вы держите портфель корпоративных облигаций с рейтингом ААА, Баа и С в счет клиента, который генерируется значительные бумаги прибыль в прошлом году.
Ваш клиент спрашивает вас, надо ли ему продать этот портфель, или должен ли он держать его и купить защиту с кредитными деривативами, и нужно знать ответ к концу дня. У вас есть доступ к обширным данным на исторические вероятности дефолта различных облигаций с различными номиналами, а также исторического временного ряда кредитных спредов CDS, цены, и цен на акции.
Используя эти данные и статистика библиотеку Microsoft Excel, вы можете ответить с 95% уверенностью, что на основе текущих рыночных условиях, длина цен облигаций преддверии и текущего экономического цикла, кредитные дефолтные спреды по облигациям спекулятивного уровня, скорее всего, увеличить минимум на 15% в ближайшие 6 месяцев. Вы рекомендуем продавать С высоким рейтингом облигаций, покупая индекс CDS по индексу высокая урожайность, снизить воздействие Баа портфеля постепенно, и проведение облигаций Triple-рейтинга.
Последний пример может быть циклические долгосрочные погодные чтобы проекта цена корзины продовольственных товаров, включая пшеницу, кукурузу, говядины, сои и апельсинового сока. По импортировать данные национальных картина погоды от различных географических местах и с поправкой на инфляцию цен на сырьевые товары в Excel и работает многомерный регрессионный анализ, вы сможете установить интеллектуального качества погоду на цены на сырьевые товары в течение различных периодов времени.
Сравнивая эти результаты с аналогичным упражнения, используя географическую плотность населения, продолжительность жизни, уро