Vad är tvärsnittsanalys?
Tvärsnittsanalys är när man analyserar en datamängd vid en fast tidpunkt. Undersökningar och offentliga register är några vanliga källor till tvärsnittsdata. Datamängderna registrerar observationer av flera variabler vid en viss tidpunkt. FinansanalytikerFinansiell analytikerroll kan till exempel vilja jämföra den finansiella ställningen för två företag vid en viss tidpunkt. För att göra detta skulle de jämföra de två företagens balansräkningarBalansräkningBalansräkningen är en av de tre grundläggande finansiella rapporterna. Dessa redovisningar är centrala för både finansiell modellering och redovisning. Nedan finns Amazons och Apples konsoliderade balansräkningar vid årets slut. En analytiker skulle kunna använda detta för att titta på deras finansiella ställning 2018. Den lilla skillnaden i rapportperiodens slutdatum kan dock göra det nödvändigt att göra några justeringar.
CFI:s Advanced Financial Modeling & Valuation Course innehåller en omfattande fallstudie om Amazon.
Exempel på tvärsnittsdatamängder är:
- Bruttonationalprodukt (BNP)Bruttonationalprodukt (BNP)Bruttonationalprodukt (BNP)Bruttonationalprodukt (BNP) är ett standardmått på ett lands ekonomiska hälsa och en indikator på dess levnadsstandard. BNP kan också användas för att jämföra produktivitetsnivåerna mellan olika länder. av nordamerikanska länder 2012 – Den ekonomiska analysenheten är ett land från Nordamerika. Den ekonomiska analysenheten avser tidsperioden 2012. En typisk post från datasetet skulle vara (Amerikas förenta stater, 16,16 biljoner dollar).
- BDP per capita för europeiska länder 2010 – Den ekonomiska analysenheten är ett land från Europa. Den ekonomiska analysenheten avser tidsperioden 2010. En typisk post från datasetet skulle vara (Tyskland, 41 700 dollar).
- Total stål som exporterades av asiatiska länder 2015 – Den ekonomiska analysenheten är ett land från Asien. Den ekonomiska analysenheten avser tidsperioden 2015. En typisk post från datasetet skulle vara (Indien, 3,17 miljarder dollar).
- Total apelsiner som hushållen i Ghana åt 2018 – Den ekonomiska analysenheten är ett hushåll i Ghana. Den ekonomiska analysenheten avser tidsperioden 2018. En typisk post från datasetet skulle vara (Hushåll 302, 200 apelsiner).
Användningar av tvärsnittsdata
Tvärsnittsdataset används flitigt inom ekonomi och andra samhällsvetenskaper. Tillämpad mikroekonomi använder tvärsnittsdataset för att analysera arbetsmarknaderArbetsmarknadArbetsmarknaden är den plats där utbud och efterfrågan på arbetstillfällen möts, där arbetarna eller arbetskraften tillhandahåller de tjänster som arbetsgivare, offentlig ekonomi, teori om industriell organisation och hälsoekonomi. Statsvetare använder tvärsnittsdata för att analysera demografi och valkampanjer. Finansanalytiker jämför vanligtvis de finansiella rapporternaTre finansiella rapporterDe tre finansiella rapporterna är resultaträkningen, balansräkningen och kassaflödesanalysen. Dessa tre centrala redovisningar gäller två företag, en tvärsnittsanalys skulle vara att jämföra redovisningarna för två företag vid samma tidpunkt. Jämför detta med tidsseriedataanalys Tidsseriedataanalys Tidsseriedataanalys Tidsseriedataanalys är analysen av datamängder som förändras under en viss tidsperiod. I tidsserier registreras observationer av samma variabel vid olika tidpunkter. Finansanalytiker använder tidsseriedata, t.ex. aktiekursrörelser eller ett företags försäljning över tid, för att jämföra samma företags årsredovisningar över flera tidsperioder.
Källor till tvärsnittsdata
- Bureau of Labor Statistics
- Census data
- Befolkningsundersökningar
- Federal ReserveFederal Reserve (The Fed)Federal Reserve är USA:s centralbank och är den finansiella myndigheten bakom världens största fria marknadsekonomi.
- Panel Study of Income Dynamics
- US Bureau of Economic Analysis
- CompuStat
- Bank for International Settlements (BIS)Bank for International Settlements (BIS)Bank for International Settlements (BIS)Bank for International Settlements (BIS) startade 1930 och ägs av centralbanker i olika länder. Den fungerar som en bank för medlemscentralbankerna, och dess roll är att främja internationell monetär, finansiell stabilitet och finansiellt företagande. Bank for International Settlements är baserad i
Random Sampling
Random sampling framework är ett statistiskt ramverk som används ofta vid dataanalys. Metoden för slumpmässigt urval fungerar utifrån antagandet att det finns en nära koppling mellan populationen och ett urval som tas från denna population.
Tänk på exemplet med ghananska hushålls konsumtion av apelsiner som beskrivs ovan. Det skulle ta mycket resurser (både tid och pengar) att mäta den faktiska konsumtionen av apelsiner i varje hushåll i Ghana. Det skulle vara mycket billigare att bara mäta apelsinkonsumtionen hos 1 000 hushåll i Ghana. I ett sådant fall består populationen av alla hushåll i Ghana och urvalet består av de 1 000 hushåll vars uppgifter om apelsinkonsumtion är kända.
Ekonometrisk analys av tvärsnittsdata antas vanligen att uppgifterna genereras oberoende av varandra och att observationerna är ömsesidigt oberoende. Ett sådant antagande om oberoende genererade data bryts när den ekonomiska analysenheten är stor i förhållande till befolkningen.
Antag att vi vill analysera BNP för alla länder i Nordamerika. Vår population består i detta fall av 23 länder. Varje urval som vi konstruerar från populationen kan omöjligen stödja konstruktionen av ett ömsesidigt oberoende slumpmässigt urval. Det är till exempel ytterst troligt att USA:s BNP är korrelerad med Kanadas BNP.
Slumpmässigt urval vid analys av tvärsnittsdata
Tänk på ett tvärsnittsdataset som mäter K egenskaper för N olika ekonomiska enheter vid tid t. En enskild observation i tvärsnittsdatasetet har formen:
Var:
- Un är den n:e ekonomiska analysenheten
- X1n är den i:e egenskapen för den n:e ekonomiska enheten
- t är tiden
Tvärsnittsdatasetetet skapades med hjälp av ett slumpmässigt urval som drogs från populationen (F, X, t), där F är den gemensamma fördelningen av alla (U, X) i populationen vid tiden t.
Allmänna resurser
CFI erbjuder Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA)™FMVA® CertificationJoin 850,000+ studenter som arbetar för företag som Amazon, J.P. Morgan, och Ferrari 
certifieringsprogram för dem som vill ta sin karriär till nästa nivå. Om du vill fortsätta att lära dig och främja din karriär kommer följande CFI aresources att vara till hjälp:
- Basic Statistics Concepts in FinanceBasic Statistics Concepts for FinanceEn gedigen förståelse av statistik är av avgörande betydelse för att hjälpa oss att bättre förstå ekonomi. Dessutom kan statistiska begrepp hjälpa investerare att övervaka
- Cluster SamplingCluster SamplingI statistiken är klusterprovtagning en provtagningsmetod där hela populationen i studien delas upp i externt homogena men internt
- Sample Selection BiasSample Selection BiasSample Selection BiasSample selection bias är den bias som beror på misslyckandet med att säkerställa en korrekt slumpmässig fördelning av ett befolkningsurval. Bristerna i urvalet
- KänslighetsanalysVad är känslighetsanalys?Känslighetsanalys är ett verktyg som används inom finansiell modellering för att analysera hur olika värden för en uppsättning oberoende variabler påverkar en beroende variabel
.