패널 데이터라고도하는 세로 데이터는 일정 기간에 걸쳐 더 많은 인구로부터 얻은 동일한 대상에 대한 반복 관측치 모음으로, 변화를 측정하는 데 유용합니다. 종단 데이터는 시간이 지남에 따라 동일한 주제를 따르기 때문에 단면 데이터와 다릅니다. 단면 데이터는 각 시점에서 서로 다른 주제 (개인, 회사, 국가 또는 지역)를 샘플링합니다.
종단 데이터 분석
종단 데이터는 반복적 인 단면 데이터에 비해 몇 가지 장점이 있기 때문에 종종 경제 및 금융 연구에 사용됩니다. 예를 들어 종 방향 데이터는 사건이 지속되는 기간을 측정하기 때문에 경기 침체 동안 동일한 개인 그룹이 실업 상태를 유지하는지 또는 다른 개인이 실업 상태로 이동했는지 여부를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 실업에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
종 방향 분석은 또한 역사적인 시뮬레이션 방법을 사용하여 포트폴리오의 위험 가치 (VaR)를 계산하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 해당 기간 동안 포트폴리오 자산의 관측 된 역사적 변동을 사용하여 현재 포트폴리오의 가치가 이전 기간 동안 어떻게 변동했는지 시뮬레이션합니다. 다음 기간 동안의 최대 손실 가능성을 추정합니다.
또한 종량 데이터는 이벤트 연구에서 시간이 지남에 따라 비정상적인 주식 수익을 유발하는 요인 또는 주가가 합병 및 수입 발표에 어떻게 반응하는지 분석하는 데 사용됩니다. 또한 개별 가구를 추적하여 빈곤과 소득 불평등을 측정하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 학교의 표준화 된 시험 점수는 길이가 길기 때문에 교사의 효과 및 학생의 성과에 영향을 미치는 기타 요인을 평가하는 데 사용될 수 있습니다.
