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時々、パネルデータと呼ばれる縦方向のデータには、いくつかの時間をかけて、より大きな母集団から取られた同じ被験者、の繰り返し観測のコレクションです - との変化を測定するのに有用です。それはいくつかの時間をかけて同じ対象を次ので縦データは、各時点での断面データサンプルながら異なる被験者(個人、企業、国、又は地域かどうか)、断面データと異なります。

時系列データを破壊

それが繰り返される断面データに比べていくつかの利点を持っているので、縦方向のデータは多くの場合、経済・金融の研究に使用されています。例えば、縦方向のデータを測定どのくらいのイベントの最後ので、個人の同じグループは、不況時に失業したままかどうかを確認するために使用することができ、または異なる個体は、失業の中と外に移動しているかどうか。これは、ほとんどが失業に影響を与える要因を決定するのに役立ちます。

縦方向の分析は、歴史的なシミュレーション手法を使用して、リスク(VAR)で、ポートフォリオの価値を計算するために使用することができます。これは、現在のポートフォリオの価値はそれらの時代に、ポートフォリオにおける資産の観察歴史的な変動を使用して、以前の期間にわたって変動しているだろうかシミュレートします。これは、次の期間にわたり最大可能性の高い損失の推定値を提供します。

縦方向のデータも、時間をかけて異常な株式リターンを駆動し、またはどのように株価が合併して業績発表に反応するものを要因分析するために、イベントの研究に使用されています。また、個々の世帯を追跡することによって、貧困と所得格差を測定するために使用することができます。学校での標準化されたテストのスコアは、長手方向であるため、彼らは教師の有効性と生徒のパフォーマンスに影響を与えるその他の要因を評価するために使用することができます。