L'analisi dei dati trasversali avviene quando si analizza un set di dati in un punto fisso nel tempo. I sondaggi e i registri governativi sono alcune fonti comuni di dati trasversali. I set di dati registrano le osservazioni di più variabili in un determinato momento. Analisti finanziari Il ruolo di analista finanziario può, ad esempio, voler confrontare la posizione finanziaria di due società in un momento specifico. Per fare ciò, confronterebbero i bilanci delle due società Bilancio Il bilancio è uno dei tre rendiconti finanziari fondamentali. Queste dichiarazioni sono fondamentali sia per la modellazione finanziaria che per la contabilità. Il bilancio mostra le attività totali della società e il modo in cui queste attività vengono finanziate, tramite debito o capitale proprio. Attività = Passività + Patrimonio netto. Di seguito sono riportati i bilanci consolidati di fine anno di Amazon e Apple.Un analista potrebbe usarlo per esaminare la loro posizione finanziaria 2018. Tuttavia, la leggera differenza nelle date di fine del periodo di riferimento in quanto potrebbe richiedere alcuni aggiustamenti.
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Esempi di set di dati trasversali includono:
- Prodotto interno lordo (PIL) Prodotto interno lordo (PIL) Il prodotto interno lordo (PIL) è una misura standard della salute economica di un paese e un indicatore del suo tenore di vita. Inoltre, il PIL può essere utilizzato per confrontare i livelli di produttività tra diversi paesi. dei paesi nordamericani nel 2012 - L'unità di analisi economica è un paese nordamericano. L'unità economica di analisi è per il periodo di tempo 2012. Una voce tipica dal set di dati sarebbe (Stati Uniti d'America, $ 16,16 trilioni).
- PIL pro capite dei paesi europei nel 2010 - L'unità economica di analisi è un paese dell'Europa. L'unità di analisi economica è per il periodo di tempo 2010. Una voce tipica dal set di dati sarebbe (Germania, $ 41.700).
- Totale acciaio esportato dai paesi asiatici nel 2015 - L'unità economica di analisi è un paese asiatico. L'unità economica di analisi è per il periodo di tempo 2015. Una voce tipica dal set di dati sarebbe (India, $ 3,17 miliardi).
- Arance totali consumate dalle famiglie in Ghana nel 2018 - L'unità di analisi economica è una famiglia in Ghana. L'unità economica di analisi è per il periodo di tempo 2018. Una voce tipica dal set di dati sarebbe (Famiglia 302, 200 arance).
Usi dei dati trasversali
I set di dati trasversali sono ampiamente utilizzati in economia e altre scienze sociali. La microeconomia applicata utilizza set di dati trasversali per analizzare i mercati del lavoro Mercato del lavoro Il mercato del lavoro è il luogo in cui l'offerta e la domanda di lavoro si incontrano, con i lavoratori che forniscono i servizi richiesti dai datori di lavoro. Il lavoratore può essere chiunque desideri offrire i propri servizi a titolo oneroso, mentre il datore di lavoro può essere una singola entità o organizzazione, finanza pubblica, teoria dell'organizzazione industriale ed economia sanitaria. Gli scienziati politici utilizzano dati trasversali per analizzare la demografia e le campagne elettorali. Gli analisti finanziari generalmente confronteranno i rendiconti finanziari Tre rendiconti finanziari I tre rendiconti finanziari sono il conto economico, lo stato patrimoniale e il rendiconto finanziario.Queste tre affermazioni fondamentali riguardano in modo complesso due società, un'analisi trasversale consisterebbe nel confrontare le dichiarazioni di due società nello stesso momento. Rispetto all'analisi dei dati delle serie temporali Analisi dei dati delle serie temporali L'analisi dei dati delle serie temporali è l'analisi dei set di dati che cambiano in un periodo di tempo. I set di dati delle serie temporali registrano le osservazioni della stessa variabile in diversi momenti. Gli analisti finanziari utilizzano dati di serie temporali come i movimenti dei prezzi delle azioni o le vendite di un'azienda nel tempo, che confronterebbero i rendiconti finanziari della stessa società in più periodi di tempo.Rispetto all'analisi dei dati delle serie temporali Analisi dei dati delle serie temporali L'analisi dei dati delle serie temporali è l'analisi dei set di dati che cambiano in un periodo di tempo. I set di dati delle serie temporali registrano le osservazioni della stessa variabile in vari momenti. Gli analisti finanziari utilizzano dati di serie temporali come i movimenti dei prezzi delle azioni o le vendite di un'azienda nel tempo, che confronterebbero i rendiconti finanziari della stessa società in più periodi di tempo.Rispetto all'analisi dei dati delle serie temporali Analisi dei dati delle serie temporali L'analisi dei dati delle serie temporali è l'analisi dei set di dati che cambiano in un periodo di tempo. I set di dati delle serie temporali registrano le osservazioni della stessa variabile in diversi momenti. Gli analisti finanziari utilizzano dati di serie temporali come i movimenti dei prezzi delle azioni o le vendite di un'azienda nel tempo, che confronterebbero i rendiconti finanziari della stessa società in più periodi di tempo.
Fonti di dati trasversali
- Ufficio di Statistiche sul Lavoro
- Dati del censimento
- Indagini sulla popolazione
- Federal Reserve Federal Reserve (The Fed) La Federal Reserve è la banca centrale degli Stati Uniti ed è l'autorità finanziaria dietro la più grande economia di libero mercato del mondo.
- Panel Study of Income Dynamics
- Bureau of Economic Analysis degli Stati Uniti
- CompuStat
- Banca dei regolamenti internazionali (BRI) Banca dei regolamenti internazionali (BRI) La Banca dei regolamenti internazionali (BRI) è stata fondata nel 1930 ed è di proprietà delle banche centrali di diversi paesi. Serve come banca per le banche centrali membri e il suo ruolo è promuovere la stabilità monetaria, finanziaria e le società finanziarie internazionali. La Banca dei regolamenti internazionali ha sede a
Campionamento Casuale
Il quadro di campionamento casuale è un quadro statistico ampiamente utilizzato nell'analisi dei dati. Il metodo di campionamento casuale funziona partendo dal presupposto che esista uno stretto legame tra la popolazione e un campione prelevato da quella popolazione.
Si consideri l'esempio del consumo di arance da parte delle famiglie ghanesi descritto sopra. Sarebbero necessarie molte risorse (sia tempo che denaro) per misurare il consumo effettivo di arance di ogni famiglia in Ghana. Sarebbe molto più economico misurare solo il consumo di arance di 1.000 famiglie in Ghana. In tal caso, la popolazione è composta da ogni famiglia in Ghana e il campione è costituito dalle 1.000 famiglie di cui sono noti i dati sul consumo di arance.
L'analisi econometrica dei set di dati trasversali di solito presuppone che i dati siano generati in modo indipendente e che le osservazioni siano reciprocamente indipendenti. Tale ipotesi di dati generati in modo indipendente viene violata quando l'unità economica di analisi è grande, rispetto alla popolazione.
Supponiamo di voler analizzare il PIL di tutti i paesi del Nord America. La nostra popolazione, in questo caso, è composta da 23 paesi. Qualsiasi campione che costruiamo dalla popolazione non può supportare la costruzione di un campione casuale reciprocamente indipendente. Ad esempio, è estremamente probabile che il PIL degli Stati Uniti sia correlato al PIL del Canada.
Campione casuale nell'analisi dei dati trasversali
Considera un dataset trasversale che misura le caratteristiche K per N diverse entità economiche al tempo t. Una singola osservazione nel set di dati della sezione trasversale ha la forma:
Dove:
- U n è l'ennesima unità economica di analisi
- X 1n è l'i-esima caratteristica per l'ennesima unità economica
- è il momento
Il set di dati della sezione trasversale è stato creato utilizzando un campione casuale tratto dalla popolazione (F, X, t), dove F è la distribuzione congiunta di tutti (U, X) nella popolazione al tempo t.
Risorse addizionali
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