纵向数据

什么是纵向数据？

纵向数据，有时称为面板数据，是通过在较长时间范围内对同一受试者进行一系列重复观察而收集的数据，可用于衡量变化。纵向数据随着时间的推移有效地遵循相同的样本，这与横截面数据有根本的不同，因为它在一段时间内遵循相同的主题，而横截面数据在每个点对不同的主题（无论是个人、公司、国家或地区）进行抽样及时。同时，一个横截面数据集总是会抽取一个新的随机样本。

纵向数据广泛用于社会科学领域，包括经济学家、政治学家和社会学家。

了解纵向数据

通常，分析师对事物如何随时间变化感兴趣。在典型的横截面样本中，即使您现在测量一些变量，然后一年后再次测量，您可能每次都会对不同的人进行抽样。为了更好地了解同一个人的情况如何随着时间的推移而发生变化，您需要能够跟踪他们并在一年后和未来的浪潮中跟进他们。这是纵向数据。

纵向数据经常用于经济和金融研究，因为它比重复的横截面数据有几个优点。例如，由于纵向数据衡量事件持续多长时间，它可以用来查看同一组个人在衰退期间是否仍然失业，或者不同的个人是否正在进入和退出失业状态。这可以帮助确定最影响失业的因素。

纵向数据的应用

纵向分析也可用于使用历史模拟方法计算投资组合的风险价值 (VaR)。这模拟了当前投资组合的价值如何在以前的时间段内波动，使用在这些时期观察到的投资组合中资产的历史波动。它提供了对下一个时间段内最大可能损失的估计。

纵向数据也用于事件研究，以分析随着时间的推移，哪些因素会导致股票异常回报，或者股票价格对合并和收益公告的反应。它还可用于通过跟踪单个家庭来衡量贫困和收入不平等。而且由于学校的标准化考试成绩是纵向的，它们可以用来评估教师的效率和其他影响学生表现的因素。

社会科学家还使用纵向数据试图了解过去可能发生的事件的因果关系，以及它们如何导致在后续数据波中观察到的结果。例如，通过新法律对犯罪统计的影响，或自然灾害对出生和死亡数年后的影响。

＃＃ 强调

• 纵向数据是从同一受访者随时间按顺序收集的数据。

• 这种类型的数据对于跟踪随时间变化的趋势和变化非常重要，方法是在多个时间波中向相同的受访者提问。

• 财务中使用纵向数据来跟踪公司的盈利能力、风险，并了解经济冲击的影响。