횡단면 데이터 분석-정의, 용도 및 출처

횡단면 데이터 분석은 고정 된 시점에서 데이터 세트를 분석하는 것입니다. 설문 조사 및 정부 기록은 횡단면 데이터의 몇 가지 일반적인 소스입니다. 데이터 세트는 특정 시점에서 여러 변수의 관찰을 기록합니다. 예를 들어 재무 분석가 재무 분석가 역할은 특정 시점에서 두 회사의 재무 상태를 비교하려고 할 수 있습니다. 이를 위해 두 회사의 대차 대조표를 비교합니다. 대차 대조표 대차 대조표는 세 가지 기본 재무 제표 중 하나입니다. 이러한 진술은 재무 모델링과 회계 모두에 핵심입니다. 대차 대조표에는 회사의 총 자산과 부채 또는 자본을 통해 이러한 자산을 조달하는 방법이 표시됩니다. 자산 = 부채 + 자본. 아래는 Amazon과 Apple의 연말 통합 대차 대조표입니다.분석가는이를 사용하여 2018 년 재무 상태를 볼 수 있습니다. 그러나보고 기간 종료 날짜의 약간의 차이로 인해 몇 가지 조정이 필요할 수 있습니다.

단면 데이터 분석-Amazon 및 Apples 2018 통합 대차 대조표 나란히

Finance의 고급 재무 모델링 및 평가 과정에는 Amazon에 대한 광범위한 사례 연구가 포함되어 있습니다.

횡단면 데이터 세트의 예는 다음과 같습니다.

  • 국내 총생산 (GDP) 국내 총생산 (GDP) 국내 총생산 (GDP)은 국가의 경제 건전성을 나타내는 표준 측정치이며 생활 수준의 지표입니다. 또한 GDP를 사용하여 여러 국가 간의 생산성 수준을 비교할 수 있습니다. 2012 년 북미 국가 수 – 분석의 경제 단위는 북미 국가입니다. 경제 분석 단위는 2012 년 기간을 기준으로합니다. 데이터 세트의 일반적인 항목은 (미국, 16 조 16,600 억 달러)입니다.
  • 2010 년 유럽 국가의 1 인당 GDP – 분석의 경제 단위는 유럽 국가입니다. 경제 분석 단위는 2010 년 기간입니다. 데이터 세트의 일반적인 항목은 (독일, $ 41,700)입니다.
  • 2015 년 아시아 국가에서 수출 한 총 철강 – 분석의 경제 단위는 아시아 국가입니다. 경제 분석 단위는 2015 년 기간입니다. 데이터 세트의 일반적인 항목은 (인도, 31 억 7 천만 달러)입니다.
  • 2018 년 가나의 가구가 먹는 총 오렌지 – 분석의 경제 단위는 가나의 가구입니다. 경제 분석 단위는 2018 년 기간입니다. 데이터 세트의 일반적인 항목은 (가구 302, 오렌지 200 개)입니다.

횡단면 데이터의 사용

횡단면 데이터 세트는 경제 및 기타 사회 과학에서 광범위하게 사용됩니다. 응용 미시 경제학은 단면 데이터 세트를 사용하여 노동 시장을 분석합니다. 노동 시장 노동 시장은 고용주가 요구하는 서비스를 제공하는 근로자 또는 노동과 함께 일자리에 대한 공급과 수요가 만나는 곳입니다. 근로자는 보상을 위해 자신의 서비스를 제공하고자하는 사람 일 수 있으며 고용주는 단일 주체 또는 조직, 공공 재정, 산업 조직 이론 및 건강 경제학 일 수 있습니다. 정치 과학자들은 단면 데이터를 사용하여 인구 통계와 선거 운동을 분석합니다. 재무 분석가는 일반적으로 재무 제표를 비교합니다. 세 가지 재무 제표 세 가지 재무 제표는 손익 계산서, 대차 대조표 및 현금 흐름표입니다.이 세 가지 핵심 진술은 두 회사에 대해 복잡하게 얽혀 있으며 단면 분석은 두 회사의 진술을 같은 시점에 비교하는 것입니다. 시계열 데이터 분석과는 대조적으로 시계열 데이터 분석 시계열 데이터 분석은 일정 기간 동안 변경되는 데이터 세트의 분석입니다. 시계열 데이터 세트는 다양한 시점에 걸쳐 동일한 변수의 관측치를 기록합니다. 재무 분석가는 여러 기간에 걸쳐 동일한 회사의 재무 제표를 비교하는 주가 변동 또는 시간에 따른 회사의 판매와 같은 시계열 데이터를 사용합니다.시계열 데이터 분석과는 대조적으로 시계열 데이터 분석 시계열 데이터 분석은 일정 기간 동안 변경되는 데이터 세트의 분석입니다. 시계열 데이터 세트는 다양한 시점에 걸쳐 동일한 변수의 관측치를 기록합니다. 재무 분석가는 주가 변동이나 시간에 따른 회사의 판매와 같은 시계열 데이터를 사용하여 여러 기간에 걸쳐 동일한 회사의 재무 제표를 비교합니다.시계열 데이터 분석과는 대조적으로 시계열 데이터 분석 시계열 데이터 분석은 일정 기간 동안 변경되는 데이터 세트의 분석입니다. 시계열 데이터 세트는 다양한 시점에 걸쳐 동일한 변수의 관측치를 기록합니다. 재무 분석가는 주가 변동이나 시간에 따른 회사의 판매와 같은 시계열 데이터를 사용하여 여러 기간에 걸쳐 동일한 회사의 재무 제표를 비교합니다.

횡단면 데이터 소스

  • 노동 통계국
  • 인구 조사 데이터
  • 인구 조사
  • 연방 준비 은행 연방 준비 은행 (Fed) 연방 준비 은행은 미국의 중앙 은행이며 세계 최대의 자유 시장 경제를 뒷받침하는 금융 기관입니다.
  • 소득 역학에 대한 패널 연구
  • 미국 경제 분석 국
  • CompuStat
  • 국제 결제 은행 (BIS) 국제 결제 은행 (BIS) 국제 결제 은행 (BIS)은 1930 년에 시작되었으며 여러 국가의 중앙 은행이 소유하고 있습니다. 회원 중앙 은행의 은행 역할을하며 국제 통화, 금융 안정, 금융법 인 육성에 기여합니다. 국제 결제 은행 (Bank for International Settlements)은

랜덤 샘플링

랜덤 샘플링 프레임 워크는 데이터 분석에 널리 사용되는 통계 프레임 워크입니다. 무작위 표본 추출 방법은 모집단과 해당 모집단에서 가져온 표본간에 밀접한 연관이 있다는 가정하에 작동합니다.

위에서 설명한 가나 가정의 오렌지 소비의 예를 고려하십시오. 가나의 모든 가구의 실제 오렌지 소비량을 측정하려면 많은 자원 (시간과 비용 모두)이 필요합니다. 가나 1,000 가구의 오렌지 소비량 만 측정하는 것이 훨씬 저렴할 것입니다. 이 경우 인구는 가나의 모든 가구로 구성되며 표본은 오렌지 소비 데이터가 알려진 1,000 가구로 구성됩니다.

횡단면 데이터 세트의 계량 경제 분석은 일반적으로 데이터가 독립적으로 생성되고 관측치가 서로 독립적이라고 가정합니다. 독립적으로 생성 된 데이터에 대한 이러한 가정은 인구에 비해 분석의 경제 단위가 클 때 위반됩니다.

북미의 모든 국가의 GDP를 분석한다고 가정 해 보겠습니다. 이 경우 우리 인구는 23 개국으로 구성되어 있습니다. 모집단에서 생성 한 모든 샘플은 상호 독립적 인 무작위 샘플의 생성을 지원할 수 없습니다. 예를 들어 미국의 GDP는 캐나다의 GDP와 상관 관계가있을 가능성이 매우 높습니다.

횡단면 데이터 분석의 랜덤 샘플

시간 t에서 N 개의 서로 다른 경제 실체에 대한 K 특성을 측정하는 단면 데이터 세트를 고려하십시오. 횡단면 데이터 세트의 개별 관찰은 다음과 같은 형식입니다.

횡단면 데이터 분석

어디:

  • U n 은 분석의 n 번째 경제 단위입니다.
  • X 1n 은 n 번째 경제 단위의 i 번째 특성입니다.
  • t는 시간이다

횡단면 데이터 세트는 모집단 (F, X, t)에서 추출한 무작위 샘플을 사용하여 생성되었으며, 여기서 F는 시간 t에서 모집단의 모든 (U, X) 공동 분포입니다.

추가 자료

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