縦断データ

##縦断データとは何ですか？

パネルデータと呼ばれることもある縦断的データは、同じ被験者を長期間にわたって繰り返し観察することで収集されたデータであり、変化を測定するのに役立ちます。縦断的データは、時間の経過とともに同じサンプルを効果的に追跡します。これは、一定期間にわたって同じ主題を追跡するため、横断的データとは根本的に異なります。一方、横断的データは、各ポイントで異なる主題（個人、企業、国、または地域）をサンプリングします。時間内に。一方、クロスセクションデータセットは常に新しいランダムサンプルを描画します。

縦断データは、経済学者、政治科学者、社会学者など、社会科学で広く使用されています。

##縦断データを理解する

多くの場合、アナリストは物事が時間の経過とともにどのように変化するかに関心を持っています。典型的な断面サンプルでは、今日、そして今から1年後にいくつかの変数を測定したとしても、おそらく毎回異なる人々をサンプリングすることになります。同じ人々の状況が時間の経過とともにどのように変化するかをより適切に把握するには、それらを追跡し、1年後、および将来の波でフォローアップできる必要があります。これは縦断的データです。

縦方向のデータは、繰り返される断面データに比べていくつかの利点があるため、経済および財務の研究でよく使用されます。たとえば、縦断的データはイベントの継続時間を測定するため、同じグループの個人が不況時に失業しているのかどうか、または異なる個人が失業に出入りしているかどうかを確認するために使用できます。これは、失業に最も影響を与える要因を特定するのに役立ちます。

##縦断データの適用

、歴史的なシミュレーション手法を使用して、ポートフォリオのバリューアットリスク（VaR）を計算するためにも使用できます。これは、現在のポートフォリオの価値が以前の期間にどのように変動したかをシミュレートし、それらの期間中にポートフォリオ内の資産の観測された過去の変動を使用します。これは、次の期間に発生する可能性のある最大損失の見積もりを提供します。

縦断的データは、イベントスタディでも使用され、時間の経過とともに異常な株式リターンを引き起こす要因や、合併や収益の発表に株価がどのように反応するかを分析します。また、個々の世帯を追跡することにより、貧困と所得の不平等を測定するために使用することもできます。また、学校での標準化されたテストスコアは長期的なものであるため、教師の有効性や学生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できます。

社会科学者はまた、縦断的データを使用して、過去に発生した可能性のあるイベントの原因と、それらがデータの後の波で観察された結果にどのようにつながるかを理解しようとします。たとえば、新法の成立が犯罪統計に及ぼす影響や、自然災害が数年後の出生と死亡に及ぼす影響などです。

##ハイライト

-縦断的データは、同じ回答者から時間の経過とともに順次収集されるデータです。

-このタイプのデータは、時間の経過とともに実行されるいくつかの波で同じ回答者に質問することにより、時間の経過に伴う傾向と変化を追跡する上で非常に重要になる可能性があります。

-長期データは、企業の収益性、リスクを追跡し、経済的ショックの影響を理解するために財務で使用されます。