Cross-sectionele data-analyse is wanneer u een dataset op een vast tijdstip analyseert. Onderzoeken en overheidsdossiers zijn enkele veelgebruikte bronnen van transversale gegevens. De datasets registreren waarnemingen van meerdere variabelen op een bepaald tijdstip. Financieel analist De rol van financieel analist kan bijvoorbeeld de financiële positie van twee bedrijven op een specifiek tijdstip willen vergelijken. Om dit te doen, zouden ze de balansen van de twee bedrijven vergelijken. Balans. De balans is een van de drie fundamentele financiële staten. Deze verklaringen zijn essentieel voor zowel financiële modellering als boekhouding. De balans toont de totale activa van het bedrijf en hoe deze activa worden gefinancierd, hetzij via schulden of eigen vermogen. Activa = passiva + eigen vermogen. Hieronder vindt u de geconsolideerde balansen van Amazon en Apple voor het einde van het jaar.Een analist zou dit kunnen gebruiken om naar hun financiële positie in 2018 te kijken. Het kleine verschil in de einddatum van de rapportageperiode zou echter een aantal aanpassingen kunnen vereisen.
De geavanceerde cursus financiële modellering en waardering van Finance bevat een uitgebreide casestudy over Amazon.
Voorbeelden van cross-sectionele datasets zijn:
- Bruto binnenlands product (bbp) Bruto binnenlands product (bbp) Het bruto binnenlands product (bbp) is een standaardmaatstaf voor de economische gezondheid van een land en een indicator van de levensstandaard. Ook kan het bbp worden gebruikt om de productiviteitsniveaus tussen verschillende landen te vergelijken. van Noord-Amerikaanse landen in 2012 - De economische analyse-eenheid is een land uit Noord-Amerika. De economische eenheid van analyse is voor de periode 2012. Een typische invoer uit de dataset zou zijn (de Verenigde Staten van Amerika, $ 16,16 biljoen).
- BBP per hoofd van de bevolking van Europese landen in 2010 - De economische analyse-eenheid is een land uit Europa. De economische analyse-eenheid betreft de periode 2010. Een typische invoer uit de dataset zou zijn (Duitsland, $ 41.700).
- Totaal staal geëxporteerd door Aziatische landen in 2015 - De economische analyse-eenheid is een land uit Azië. De economische analyse-eenheid betreft de periode 2015. Een typische invoer uit de dataset zou zijn (India, $ 3,17 miljard).
- Totale sinaasappels gegeten door huishoudens in Ghana in 2018 - De economische analyse-eenheid is een huishouden in Ghana. De economische analyse-eenheid is voor de periode 2018. Een typische invoer uit de dataset zou zijn (Household 302, 200 sinaasappels).
Gebruik van transversale gegevens
Cross-sectionele datasets worden op grote schaal gebruikt in de economie en andere sociale wetenschappen. Toegepaste micro-economie maakt gebruik van transversale datasets om arbeidsmarkten te analyseren Arbeidsmarkt De arbeidsmarkt is de plek waar vraag en aanbod van banen samenkomen, waarbij de werknemers of arbeid de diensten leveren die werkgevers vragen. De werknemer kan iedereen zijn die zijn diensten tegen vergoeding wil aanbieden, terwijl de werkgever een enkele entiteit of een organisatie kan zijn, openbare financiën, industriële organisatietheorie en gezondheidseconomie. Politicologen gebruiken transversale gegevens om demografie en verkiezingscampagnes te analyseren. Financiële analisten zullen doorgaans de financiële overzichten vergelijken. Drie financiële overzichten. De drie financiële overzichten zijn de winst-en-verliesrekening, de balans en het kasstroomoverzicht.Deze drie kernverklaringen zijn ingewikkeld van twee bedrijven, een transversale analyse zou zijn om de verklaringen van twee bedrijven op hetzelfde tijdstip te vergelijken. In tegenstelling tot tijdreeksgegevensanalyse Tijdreeksgegevensanalyse Tijdreeksgegevensanalyse is de analyse van gegevenssets die in de loop van de tijd veranderen. Tijdreeksdatasets registreren waarnemingen van dezelfde variabele over verschillende tijdstippen. Financiële analisten gebruiken tijdreeksgegevens, zoals koersbewegingen van aandelen of de verkopen van een bedrijf in de loop van de tijd, waarmee de financiële overzichten van hetzelfde bedrijf over meerdere perioden worden vergeleken.In tegenstelling tot tijdreeksgegevensanalyse Tijdreeksgegevensanalyse Tijdreeksgegevensanalyse is de analyse van gegevenssets die in de loop van de tijd veranderen. Tijdreeksdatasets registreren waarnemingen van dezelfde variabele over verschillende tijdstippen. Financiële analisten gebruiken tijdreeksgegevens, zoals koersbewegingen van aandelen of de verkopen van een bedrijf in de loop van de tijd, waarmee de financiële overzichten van hetzelfde bedrijf over meerdere perioden worden vergeleken.In tegenstelling tot tijdreeksgegevensanalyse Tijdreeksgegevensanalyse Tijdreeksgegevensanalyse is de analyse van gegevenssets die in de loop van de tijd veranderen. Tijdreeksdatasets registreren waarnemingen van dezelfde variabele over verschillende tijdstippen. Financiële analisten gebruiken tijdreeksgegevens, zoals koersbewegingen van aandelen of de verkopen van een bedrijf in de loop van de tijd, waarmee de financiële overzichten van hetzelfde bedrijf over meerdere perioden worden vergeleken.
Bronnen van transversale gegevens
- Arbeids Statistieken Bureau
- Gegevens van de volkstelling
- Bevolkingsonderzoeken
- Federal Reserve Federal Reserve (The Fed) De Federal Reserve is de centrale bank van de Verenigde Staten en is de financiële autoriteit achter 's werelds grootste vrijemarkteconomie.
- Panelstudie van inkomensdynamiek
- US Bureau of Economic Analysis
- CompuStat
- Bank for International Settlements (BIS) Bank for International Settlements (BIS) De Bank for International Settlements (BIS) is opgericht in 1930 en is eigendom van de centrale banken van verschillende landen. Het fungeert als een bank voor de aangesloten centrale banken en heeft tot taak de internationale monetaire, financiële stabiliteit en financiële corporatie te bevorderen. De Bank for International Settlements is gevestigd in
Willekeurige bemonstering
Random sampling framework is een statistisch raamwerk dat veel wordt gebruikt bij data-analyse. De aselecte steekproefmethode gaat ervan uit dat er een nauw verband bestaat tussen de populatie en een steekproef uit die populatie.
Beschouw het hierboven beschreven voorbeeld van sinaasappelconsumptie door Ghanese huishoudens. Het zou veel middelen (zowel tijd als geld) vergen om de werkelijke sinaasappelconsumptie van elk huishouden in Ghana te meten. Het zou veel goedkoper zijn om alleen de sinaasappelconsumptie van 1.000 huishoudens in Ghana te meten. In dat geval bestaat de bevolking uit elk huishouden in Ghana, en de steekproef bestaat uit de 1.000 huishoudens waarvan de sinaasappelsamenstelling bekend is.
Bij econometrische analyse van transversale datasets wordt er doorgaans van uitgegaan dat de data onafhankelijk wordt gegenereerd en dat de waarnemingen onderling onafhankelijk zijn. Een dergelijke aanname van onafhankelijk gegenereerde gegevens wordt geschonden wanneer de economische analyse-eenheid groot is in verhouding tot de populatie.
Stel dat we het BBP van alle landen in Noord-Amerika willen analyseren. Onze bevolking bestaat in dit geval uit 23 landen. Elke steekproef die we uit de populatie construeren, kan onmogelijk de constructie van een wederzijds onafhankelijke willekeurige steekproef ondersteunen. Het is bijvoorbeeld zeer waarschijnlijk dat het BBP van de Verenigde Staten gecorreleerd is met het BBP van Canada.
Willekeurige steekproef in transversale gegevensanalyse
Beschouw een transversale dataset die K-kenmerken meet voor N verschillende economische entiteiten op tijdstip t. Een individuele waarneming in de cross-sectionele dataset heeft de volgende vorm:
Waar:
- U n is de nde economische analyse-eenheid
- X 1n is het ide kenmerk voor de nde economische eenheid
- t is de tijd
De cross-sectionele dataset is gemaakt met behulp van een willekeurige steekproef uit de populatie (F, X, t), waarbij F de gezamenlijke verdeling is van alle (U, X) in de populatie op tijdstip t.
Aanvullende bronnen
Finance biedt de Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certificering Sluit je aan bij 350.600+ studenten die werken voor bedrijven als Amazon, JP Morgan en Ferrari-certificeringsprogramma voor diegenen die hun carrière naar een hoger niveau willen tillen. Om te blijven leren en uw carrière vooruit te helpen, zijn de volgende financiële bronnen nuttig:
- Basisconcepten voor statistieken in financiën Basisconcepten van statistieken voor financiën Een gedegen kennis van statistieken is van cruciaal belang om ons een beter begrip van financiën te geven. Bovendien kunnen statistische concepten investeerders helpen bij het monitoren
- Clusterbemonstering Clusterbemonstering In statistieken is clusterbemonstering een bemonsteringsmethode waarbij de gehele populatie van het onderzoek wordt onderverdeeld in extern homogene maar intern
- Afwijking van de steekproefselectie Afwijking van de steekproefselectie De afwijking van de steekproefselectie is de vertekening die het gevolg is van het niet garanderen van de juiste randomisatie van een populatiemonster. De gebreken van de steekproefselectie
- Gevoeligheidsanalyse Wat is gevoeligheidsanalyse? Gevoeligheidsanalyse is een hulpmiddel dat wordt gebruikt bij financiële modellering om te analyseren hoe de verschillende waarden voor een reeks onafhankelijke variabelen een afhankelijke variabele beïnvloeden
