常见的金融分析方法
3.《公司理财》(原书第11版) ，[美] 斯蒂芬 A. 罗斯，伦道夫 W. 威斯特菲尔德，杰弗利 F. 杰富 等著，吴世农、沈艺峰、王志强等译，机械工业出版社，2017年8月
GARP：风险管理职位面试中常见的问题和成功秘诀
编者： GARP 预计阅读时间： 4分钟 发布时间：2021-06-29
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常见的金融分析方法
常见方法1：拆解法
- 把总获客数，按四个渠道拆解，发现A渠道获客最少。得到结论1：因为A渠道少了，所以总获客少了。
- 把A渠道的获客，按获客流程拆解，拆解为展示页-落地页-转化三步，发现是转化环节少了，得到结论：因为A渠道的转化环节出了问题，所以总获客少了。
- 小结：因为A渠道转化环节出问题，这是获客少的原因。
- 我也没改文案呀？
- 投放经费也没少呀？
- 前后只差1天，为啥差异这么大？
- 为啥只有A变差了，其他又不变呢？
常见方法2：相关系数法
- 相关系数0.99算不算大
- 相关系数0.9算不算大
- 相关系数0.8算不算大
- 相关系数0.7算不算大
- 反正相关系数足够大，就算是相关了！
- 中国GDP年年涨
- 我家门前的树年年涨
- 把两个数据带进去，算出相关系数0.99
- 所以我家门前的树是中国的龙脉！
所有的统计学方法都有类似的问题，只能解释数据本身的关系，解释不了现实中的关系。更本质地看：是否所有业务行为，外部因素都能量化？完全不是。比如消费者对品牌的信任，比如产品体验好坏，比如文案感受，是很难量化到一个稳定、可靠的指标的。因此，用统计学方法，可以大范围地筛选过滤指标，但是很难推理出真实因果。
常见方法3：趋势分析法
- 原因发生在结果以前
- 原因发生以后，结果发生
- 原因持续期间，结果持续
- 原因消失以后，结果消失
BUT，这么干有个很大的问题，就是无法剔除杂糅因素，只能观察到影响最大的那个因素。更无法看到隐藏在背后的深层因素。比如观察外因的时候，只能观察到天气、限行这种明显的因素；观察内因的时候，只能观察到降价这种因素。其他小因素根本观察不到。
常见方法4：控制变量法
- 很难找到一模一样的两组人，完全剔除杂糅因素。
- 很难穷尽目标用户类型，因此测来测去可能都是同一类人的意见。
- 测试环境很难完全封闭，特别是要测试的是大促销、新品这种热门话题。
- 很难在合法合规的情况下，完全搞差异化方案，涉嫌价格歧视与欺骗消费者，《反垄断法》和工商局都不是吃干饭的。
- 消费者永远是趋利的，他们会自己想办法突破测试屏蔽，最后选优惠最大的方案。
为什么常见方法不管用
因为本质上，企业经营是个社会科学问题，不是自然科学问题。自然科学领域，是有一些物理、化学、数学等基础原理支撑的，这些原理是稳定、科学、可量化的，因此可以通过数据统计+科学实验，慢慢地发现背后的自然规律。社会科学问题完全不是这样！社会科学问题本身就是多因素共同影响，容易被人操控改变，感性且冲动的。因此在社会科学领域，很难直接套用自然科学的方法解决问题。
再加上，企业里上班的人，都是有立场、有态度、有企图的。当他们张嘴问：“这个问题到底是因为什么产生的？”或者问“这个功劳到底是因为什么出来的？”的时候，他们的潜意识里装的就是：功劳是我的，多少得蹭一点，锅都是别人的，硬甩也得甩出去。因此即使有靠谱的方法，大家也不见得就愿意用，即使有结论，大家也会找其他理由搪塞。