Průřezová analýza dat

Co je to průřezová analýza dat?

Průřezová analýza dat je analýza souboru dat v pevném časovém bodě. Mezi běžné zdroje průřezových dat patří průzkumy a vládní záznamy. Tyto soubory dat zaznamenávají pozorování více proměnných v určitém časovém okamžiku. Finanční analyticiÚloha finančního analytika může například chtít porovnat finanční situaci dvou společností v určitém časovém okamžiku. Za tímto účelem by porovnali rozvahy obou společnostíRozvahaRozvaha je jedním ze tří základních finančních výkazů. Tyto výkazy jsou klíčové pro finanční modelování i účetnictví. Níže jsou uvedeny konsolidované rozvahy společností Amazon a Apple ke konci roku. Analytik by je mohl použít k posouzení jejich finanční situace v roce 2018. Mírný rozdíl v datech konce účetního období by však mohl vyžadovat provedení několika úprav.

Kurz pokročilého finančního modelování &CFI Valuation obsahuje rozsáhlou případovou studii o společnosti Amazon.

Mezi příklady průřezových datových souborů patří:

• Hrubý domácí produkt (HDP)Hrubý domácí produkt (HDP)Hrubý domácí produkt (HDP) je standardním měřítkem ekonomického zdraví země a ukazatelem její životní úrovně. Také lze HDP použít k porovnání úrovně produktivity mezi různými zeměmi. severoamerických zemí v roce 2012 – Ekonomickou jednotkou analýzy je země ze Severní Ameriky. Ekonomickou jednotkou analýzy je časové období roku 2012. Typická položka z datového souboru by byla (Spojené státy americké, 16,16 bilionu USD).
• HDP na obyvatele evropských zemí v roce 2010 – Ekonomickou jednotkou analýzy je země z Evropy. Ekonomická jednotka analýzy je za časové období roku 2010. Typická položka ze souboru údajů by byla (Německo, 41 700 USD).
• Celkový vývoz oceli asijskými zeměmi v roce 2015 – Ekonomickou jednotkou analýzy je země z Asie. Ekonomickou jednotkou analýzy je časové období roku 2015. Typická položka ze souboru údajů by byla (Indie, 3,17 miliardy USD).
• Celkový objem pomerančů snědených domácnostmi v Ghaně v roce 2018 – Ekonomickou jednotkou analýzy je domácnost v Ghaně. Ekonomickou jednotkou analýzy je časové období roku 2018. Typický záznam z datového souboru by byl (Domácnost 302, 200 pomerančů).

Použití průřezových dat

Průřezové datové soubory se hojně používají v ekonomii a dalších společenských vědách. Aplikovaná mikroekonomie využívá průřezové datové soubory k analýze trhů práceTrh práceTrh práce je místo, kde se setkává nabídka a poptávka po pracovních místech, přičemž pracovníci nebo pracovní síla poskytují služby, které zaměstnavatelé, veřejné finance, teorie průmyslové organizace a ekonomie zdravotnictví. Politologové používají průřezová data k analýze demografie a volebních kampaní. Finanční analytici obvykle porovnávají finanční výkazyTři finanční výkazyTřemi finančními výkazy jsou výkaz zisku a ztráty, rozvaha a výkaz peněžních toků. Tyto tři základní výkazy jsou dvou společností, průřezová analýza by spočívala ve srovnání výkazů dvou společností ve stejném časovém okamžiku. Srovnejte to s analýzou dat v časových řadáchAnalýza dat v časových řadáchAnalýza dat v časových řadách je analýza datových souborů, které se mění v průběhu určitého časového období. Soubory dat časových řad zaznamenávají pozorování stejné proměnné v různých časových okamžicích. Finanční analytici používají časové řady dat, jako jsou pohyby cen akcií nebo tržby společnosti v čase, které by porovnávaly finanční výkazy téže společnosti v několika časových obdobích.

Zdroje průřezových dat

• Úřad statistiky práce
• Data ze sčítání lidu
• Populační průzkumy
• Federální rezervní systémFederální rezervní systém (Fed)Federální rezervní systém je centrální bankou Spojených států a je finanční autoritou, která stojí za největší světovou ekonomikou volného trhu.
• Panelová studie dynamiky příjmů
• US Bureau of Economic Analysis
• CompuStat
• Banka pro mezinárodní platby (BIS)Banka pro mezinárodní platby (BIS)Banka pro mezinárodní platby (BIS) vznikla v roce 1930 a vlastní ji centrální banky různých zemí. Slouží jako banka pro členské centrální banky a jejím úkolem je podporovat mezinárodní měnovou a finanční stabilitu a finanční korporaci. Banka pro mezinárodní platby sídlí v

Náhodný výběr

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 vybraným z této populace.

Podívejme se na výše popsaný příklad spotřeby pomerančů ghanskými domácnostmi. Měření skutečné spotřeby pomerančů v každé ghanské domácnosti by si vyžádalo mnoho prostředků (času i peněz). Mnohem levnější by bylo změřit spotřebu pomerančů pouze u 1 000 domácností v Ghaně. V takovém případě se populace skládá z každé domácnosti v Ghaně a vzorek se skládá z 1 000 domácností, jejichž údaje o spotřebě pomerančů jsou známy.

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

Předpokládejme, že chceme analyzovat HDP všech zemí Severní Ameriky. Náš soubor se v tomto případě skládá z 23 zemí. Jakýkoli vzorek, který sestavíme z populace, nemůže podporovat sestavení vzájemně nezávislého náhodného vzorku. Je například velmi pravděpodobné, že HDP Spojených států je korelován s HDP Kanady.

Náhodný vzorek v průřezové analýze dat

Považujme průřezový soubor dat, který měří K charakteristik pro N různých ekonomických subjektů v čase t. Jednotlivé pozorování v souboru průřezových dat má tvar:

Kde:

• Un je n-tá ekonomická jednotka analýzy
• X1n je i-tá charakteristika pro n-tou ekonomickou jednotku
• t je čas

Průřezový soubor dat byl vytvořen pomocí náhodného výběru ze souboru (F, X, t), kde F je společné rozdělení všech (U,X) v souboru v čase t.

Další zdroje

CFI nabízí certifikaci Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)™FMVA®Připojte se k více než 850 000 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a Ferrari certifikační program pro ty, kteří chtějí posunout svou kariéru na vyšší úroveň. Chcete-li se dále vzdělávat a rozvíjet svou kariéru, budou vám užitečné následující aresources CFI:

• Základní pojmy statistiky ve financíchZákladní pojmy statistiky pro financeDůkladné pochopení statistiky je zásadně důležité pro to, abychom lépe porozuměli financím. Koncepty statistiky navíc mohou investorům pomoci sledovat
• Klastrový výběrKlastrový výběrV statistice je klastrový výběr metodou výběru, při níž je celá zkoumaná populace rozdělena na vnějškově homogenní, ale vnitřně
• Zkreslení výběru vzorkuZkreslení výběru vzorku je zkreslení, které vzniká v důsledku nezajištění správné náhodnosti vzorku populace. Chyby výběru vzorku
• Analýza citlivostiCo je to analýza citlivostiAnalýza citlivosti je nástroj používaný ve finančním modelování k analýze toho, jak různé hodnoty souboru nezávislých proměnných ovlivňují závislou proměnnou

.