Продольные данные
Что такое лонгитюдные данные?
Лонгитюдные данные, иногда называемые панельными данными, — это данные, которые собираются посредством серии повторных наблюдений за одними и теми же субъектами в течение некоторого длительного периода времени — и полезны для измерения изменений. Лонгитюдные данные эффективно следуют одной и той же выборке с течением времени, которая принципиально отличается от перекрестных данных, потому что они отслеживают одни и те же предметы в течение некоторого времени, в то время как перекрестные данные выбирают разные предметы (будь то отдельные лица, фирмы, страны или регионы) в каждой точке. во время. Между тем, набор перекрестных данных всегда будет отображать новую случайную выборку.
Лонгитюдные данные широко используются в социальных науках, в том числе среди экономистов, политологов и социологов.
Ключевые выводы
- 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 во времени, задавая одним и тем же респондентам вопросы несколькими волнами, проводимыми во времени.
- Лонгитюдные данные используются в финансах для отслеживания прибыльности компании, рисков и понимания влияния экономических потрясений.
Понимание продольных данных
Часто аналитиков интересует, как все меняется со временем. В типичной поперечной выборке, даже если вы измеряете какую-то переменную сегодня, а затем снова через год, вы, вероятно, будете каждый раз выбирать разных людей. Чтобы лучше понимать, как со временем меняются вещи для одних и тех же людей, вам нужно иметь возможность отслеживать их и поддерживать с ними связь через год и в будущих волнах. Это лонгитюдные данные.
Лонгитюдные данные часто используются в экономических и финансовых исследованиях, поскольку они имеют ряд преимуществ перед повторяющимися поперечными данными. Например, поскольку лонгитюдные данные измеряют, как долго длятся события, их можно использовать, чтобы увидеть, остается ли одна и та же группа людей безработными во время рецессии, или разные люди переходят из-под безработицы и выходят из нее. Это может помочь определить факторы, которые больше всего влияют на безработицу.
Применение лонгитюдных данных
Продольный анализ также можно использовать для расчета подверженной риску стоимости портфеля (VaR) с использованием метода исторического моделирования. Это моделирует, как стоимость текущего портфеля колебалась бы в предыдущие периоды времени, используя наблюдаемые исторические колебания активов в портфеле в течение этих периодов. Он дает оценку максимально вероятных убытков в следующий период времени.
Лонгитюдные данные также используются в исследованиях событий, чтобы проанализировать, какие факторы приводят к аномальной доходности 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 продольными, их можно использовать для оценки эффективности учителей и других факторов, влияющих на успеваемость учащихся.
Социологи также используют лонгитюдные данные, чтобы попытаться понять причинную связь 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.