Продольные данные

Что такое продольные данные?

Продольные данные, иногда называемые панельными данными, — это данные, которые собираются в результате серии повторных наблюдений за одними и теми же субъектами в течение некоторого длительного периода времени, и они полезны для измерения изменений. Продольные данные эффективно отслеживают одну и ту же выборку во времени, что принципиально отличается от перекрестных данных,. поскольку они отслеживают одних и тех же субъектов в течение некоторого времени, в то время как перекрестные данные отбирают разные предметы (будь то отдельные лица, фирмы, страны или регионы) в каждой точке. во время. Между тем, набор перекрестных данных всегда будет составлять новую случайную выборку.

Продольные данные широко используются в социальных науках, в том числе среди экономистов, политологов и социологов.

Понимание продольных данных

Часто аналитиков интересует, как все меняется с течением времени. В типичной перекрестной выборке, даже если вы измеряете какую-то переменную сегодня, а затем еще раз через год, вы, вероятно, каждый раз будете выбирать разных людей. Чтобы лучше понять, как со временем меняются вещи для одних и тех же людей, вам нужно иметь возможность отслеживать их и следить за ними через год и в будущем. Это продольные данные.

Продольные данные часто используются в экономических и финансовых исследованиях, поскольку они имеют ряд преимуществ по сравнению с повторяющимися данными поперечного сечения. Например, поскольку лонгитюдные данные измеряют продолжительность событий, их можно использовать, чтобы увидеть, остается ли одна и та же группа людей безработной во время рецессии или же разные люди становятся безработными и выходят из нее. Это может помочь определить факторы, в наибольшей степени влияющие на безработицу.

Применение продольных данных

Продольный анализ также можно использовать для расчета стоимости портфеля, подверженного риску (VaR), с использованием метода исторического моделирования. Это моделирует, как стоимость текущего портфеля колебалась бы по сравнению с предыдущими периодами времени, используя наблюдаемые исторические колебания активов в портфеле в те времена. Он дает оценку максимально вероятного убытка в течение следующего периода времени.

Продольные данные также используются в исследованиях событий,. чтобы проанализировать, какие факторы вызывают аномальную доходность акций с течением времени или как цены акций реагируют на объявления о слияниях и доходах. Его также можно использовать для измерения бедности и неравенства доходов путем отслеживания отдельных домохозяйств. А поскольку результаты стандартизированных тестов в школах являются лонгитюдными, их можно использовать для оценки эффективности учителей и других факторов, влияющих на успеваемость учащихся.

Социологи также используют продольные данные, чтобы попытаться понять причины событий, которые могли произойти в прошлом, и то, как они приводят к результатам, наблюдаемым в более поздних волнах данных. Например, влияние принятия нового закона о статистике преступности или стихийного бедствия на рождаемость и смертность спустя годы.

Особенности

• Лонгитюдные данные — это данные, которые собираются последовательно от одних и тех же респондентов с течением времени.

• Этот тип данных может быть очень важен для отслеживания тенденций и изменений с течением времени, если задавать одним и тем же респондентам вопросы в нескольких волнах, проводимых с течением времени.

• Продольные данные используются в финансах для отслеживания прибыльности компании, рисков и понимания влияния экономических потрясений.