Průřezová analýza dat - definice, použití a zdroje

Průřezová analýza dat je, když analyzujete datovou sadu v pevném čase. Průzkumy a vládní záznamy jsou některé běžné zdroje průřezových údajů. Datové sady zaznamenávají pozorování více proměnných v určitém časovém okamžiku. Finanční analytici Role finančního analytika může například chtít porovnat finanční pozici dvou společností v určitém časovém okamžiku. Za tímto účelem by porovnali rozvahy obou společností. Rozvaha Rozvaha je jednou ze tří základních finančních výkazů. Tato prohlášení jsou klíčová jak pro finanční modelování, tak pro účetnictví. Rozvaha zobrazuje celková aktiva společnosti a způsob, jakým jsou tato aktiva financována prostřednictvím dluhu nebo vlastního kapitálu. Aktiva = pasiva + vlastní kapitál. Níže jsou konsolidované rozvahy společností Amazon a Apple na konci roku. Analytik by to mohl použít k pohledu na jejich finanční situaci v roce 2018. Mírný rozdíl ve vykazovaném období končícím datovými daty by však mohl vyžadovat provedení několika úprav.

Kurz pokročilého finančního modelování a oceňování Finance zahrnuje rozsáhlou případovou studii na Amazonu.

Mezi příklady průřezových datových sad patří:

• Hrubý domácí produkt (HDP) Hrubý domácí produkt (HDP) Hrubý domácí produkt (HDP) je standardní míra ekonomického zdraví země a ukazatel její životní úrovně. HDP lze také použít k porovnání úrovní produktivity mezi různými zeměmi. severoamerických zemí v roce 2012 - Ekonomickou jednotkou analýzy je země ze Severní Ameriky. Ekonomická jednotka analýzy je pro období roku 2012. Typický vstup z datové sady by byl (USA, 16,16 bilionů USD).
• HDP na obyvatele evropských zemí v roce 2010 - Ekonomickou analytickou jednotkou je země z Evropy. Ekonomická jednotka analýzy je pro časové období 2010. Typický vstup z datové sady by byl (Německo, 41 700 USD).
• Celková ocel vyvezená asijskými zeměmi v roce 2015 - Ekonomickou analytickou jednotkou je země z Asie. Ekonomická analytická jednotka je pro období 2015. Typický vstup z datové sady by byl (Indie, 3,17 miliard USD).
• Celkový pomeranč spotřebovaný domácnostmi v Ghaně v roce 2018 - Ekonomickou analytickou jednotkou je domácnost v Ghaně. Ekonomická jednotka analýzy je pro období 2018. Typický vstup z datové sady by byl (302, 200 pomerančů).

Použití průřezových údajů

Průřezové datové soubory se hojně používají v ekonomii a dalších společenských vědách. Aplikovaná mikroekonomie využívá k analýze trhů práce průřezové datové soubory. Trh práce Trh práce je místem, kde se setkává nabídka a poptávka po pracovních místech, přičemž pracovníci nebo pracovníci poskytující služby, které zaměstnavatelé požadují. Pracovníkem může být kdokoli, kdo si přeje nabídnout své služby za odměnu, zatímco zaměstnavatelem může být jediný subjekt nebo organizace, veřejné finance, teorie průmyslových organizací a ekonomika zdraví. Politologové používají průřezová data k analýze demografie a volebních kampaní. Finanční analytici obvykle porovnají finanční výkazy Tři finanční výkazy Tři finanční výkazy jsou výkaz zisku a ztráty, rozvaha a výkaz peněžních toků. Tato tři hlavní prohlášení jsou složitě složena ze dvou společností, přičemž průřezovou analýzou by bylo srovnání prohlášení dvou společností ve stejném časovém okamžiku. Naproti tomu s analýzou dat v časových řadách Analýza časových řad Analýza dat v časových řadách je analýza souborů dat, které se v průběhu času mění. Datové sady časových řad zaznamenávají pozorování stejné proměnné v různých časových bodech. Finanční analytici používají data časových řad, jako jsou pohyby cen akcií nebo tržby společnosti v průběhu času, které by porovnávaly finanční výkazy stejné společnosti za několik časových období.

Zdroje průřezových údajů

• Bureau of Labor Statistics
• Údaje ze sčítání lidu
• Populační průzkumy
• Federální rezervní systém Federální rezervní systém (Fed) Federální rezervní systém je centrální bankou Spojených států a je finanční autoritou za největší světovou ekonomikou volného trhu.
• Panelová studie dynamiky příjmů
• Americký úřad pro ekonomickou analýzu
• CompuStat
• Banka pro mezinárodní platby (BIS) Banka pro mezinárodní platby (BIS) Banka pro mezinárodní platby (BIS) byla založena v roce 1930 a je vlastněna centrálními bankami různých zemí. Slouží jako banka pro členské centrální banky a její úlohou je podporovat mezinárodní měnovou, finanční stabilitu a finanční korporace. Banka pro mezinárodní platby má sídlo v

Náhodné vzorkování

Rámec náhodného výběru je statistický rámec, který se široce používá při analýze dat. Metoda náhodného výběru funguje za předpokladu, že existuje úzká vazba mezi populací a vzorkem odebraným z této populace.

Zvažte výše popsaný příklad oranžové spotřeby ghanských domácností. Měření skutečné oranžové spotřeby každé domácnosti v Ghaně by vyžadovalo spoustu zdrojů (časových i finančních). Bylo by mnohem levnější měřit pouze oranžovou spotřebu 1 000 domácností v Ghaně. V takovém případě tvoří obyvatelstvo každou domácnost v Ghaně a vzorek tvoří 1 000 domácností, jejichž údaje o oranžové spotřebě jsou známy.

Ekonometrická analýza souborů průřezových dat obvykle předpokládá, že data jsou generována nezávisle a že pozorování jsou vzájemně nezávislá. Takový předpoklad nezávisle generovaných dat je porušen, pokud je ekonomická jednotka analýzy velká vzhledem k populaci.

Předpokládejme, že chceme analyzovat HDP všech zemí v Severní Americe. Naše populace se v tomto případě skládá z 23 zemí. Žádný vzorek, který vytvoříme z populace, nemůže podporovat konstrukci vzájemně nezávislého náhodného vzorku. Například je velmi pravděpodobné, že HDP Spojených států koreluje s HDP Kanady.

Náhodný vzorek v průřezové analýze dat

Zvažte průřezový datový soubor, který měří K charakteristiky pro N různých ekonomických entit v čase t. Individuální pozorování v průřezové datové sadě má formu:

Kde:

• U_n je n-tou ekonomickou jednotkou analýzy
• X_1n je i-tou charakteristikou pro n-tou ekonomickou jednotku
• t je čas

Průřezová datová sada byla vytvořena pomocí náhodného vzorku odebraného z populace (F, X, t), kde F je společné rozdělení všech (U, X) v populaci v čase t.

Dodatečné zdroje

Finance nabízí analytika pro finanční modelování a oceňování (FMVA) ™ Certifikace FMVA®. Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a certifikační program Ferrari pro ty, kteří chtějí posunout svou kariéru na další úroveň. Chcete-li se neustále vzdělávat a rozvíjet svou kariéru, budou užitečné následující zdroje financí:

• Základní pojmy statistiky v oblasti financí Základní pojmy statistiky v oblasti financí Pro lepší porozumění financím je zásadně důležité důkladné pochopení statistik. Statistické koncepty mohou navíc pomoci investorům sledovat
• Cluster Sampling Cluster Sampling Ve statistikách je vzorkování clusteru metodou vzorkování, při které je celá populace studie rozdělena na externě homogenní, ale interně
• Předpětí výběru vzorku Předpětí výběru vzorku Předpětí výběru vzorku je vychýlení, které je výsledkem selhání zajištění správné randomizace vzorku populace. Chyby výběru vzorku
• Analýza citlivosti Co je analýza citlivosti? Analýza citlivosti je nástroj používaný ve finančním modelování k analýze toho, jak různé hodnoty pro sadu nezávislých proměnných ovlivňují závislou proměnnou