El uso del análisis de datos transversales se ha convertido en una herramienta fundamental para comprender y tomar decisiones en un mundo cada vez más digitalizado. En este artículo, exploraremos en detalle qué implica este tipo de análisis y cómo se utiliza para extraer información valiosa. Descubriremos cómo los datos transversales pueden revelar patrones y tendencias ocultas, así como ayudar a identificar oportunidades y resolver problemas complejos. Si estás interesado en aprovechar al máximo la información disponible, ¡no te pierdas este análisis en profundidad de los datos transversales!
El análisis de conjuntos de datos en un momento específico.
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¿Qué es el análisis de datos transversales?
Con el análisis de datos transversales, se analiza un conjunto de datos en un momento específico. Las encuestas y los registros gubernamentales son algunas fuentes comunes de datos transversales. Los conjuntos de datos capturan observaciones de múltiples variables en un momento específico.
Por ejemplo, es posible que los analistas financieros quieran comparar las posiciones financieras de dos empresas en un momento determinado. Para ello, compararían los balances de las dos empresas.
A continuación se muestran los balances consolidados de fin de año de Amazon y Apple. Un analista podría utilizarlos para analizar su situación financiera en 2018. Sin embargo, debido a las ligeras diferencias en las fechas de finalización del período sobre el que se informa, es posible que sean necesarios algunos ajustes.
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Ejemplos de conjuntos de datos transversales son:
- Producto interno bruto (PIB) de los países de América del Norte en 2012 – La unidad económica de análisis es un país de América del Norte. La unidad económica de análisis es para el período 2012. Una entrada típica del conjunto de datos sería (Estados Unidos de América, 16,16 billones de dólares).
- PIB per cápita de los países europeos en 2010 – La unidad económica de análisis es un país de Europa. La unidad económica de análisis es para el período 2010. Una entrada típica del conjunto de datos sería (Alemania, 41.700 dólares).
- Exportaciones totales de acero de los países asiáticos en 2015 – La unidad económica de análisis es un país de Asia. La unidad económica de análisis es para el período 2015. Una entrada típica del conjunto de datos sería (India, 3.170 millones de dólares).
- Número total de naranjas consumidas por los hogares de Ghana en 2018: la unidad económica de análisis es un hogar de Ghana. La unidad económica de análisis se refiere al período 2018. Una entrada típica del conjunto de datos sería (Hogar 302, 200 naranjas).
Uso de datos transversales
Los conjuntos de datos transversales se utilizan ampliamente en economía y otras ciencias sociales. La microeconomía aplicada utiliza conjuntos de datos transversales para analizar los mercados laborales, las finanzas públicas, la teoría de la organización industrial y la economía de la salud. Los politólogos utilizan datos transversales para analizar la demografía y las campañas electorales.
Los analistas financieros suelen comparar los estados financieros de dos empresas. Un análisis transversal sería comparar los estados financieros de dos empresas al mismo tiempo. Compare esto con el análisis de datos de series temporales, que compara los informes financieros de la misma empresa en varios períodos de tiempo.
Fuentes de datos transversales
Muestras
El marco de muestreo aleatorio es un marco estadístico comúnmente utilizado en el análisis de datos. El método de muestreo aleatorio supone que existe una estrecha conexión entre la población y una muestra tomada de esa población.
Consideremos el ejemplo del consumo de naranjas en los hogares de Ghana descrito anteriormente. Se necesitarían muchos recursos (tanto tiempo como dinero) para medir el consumo real de naranja de cada hogar en Ghana. Sería significativamente más barato medir simplemente el consumo de naranjas de 1.000 hogares en Ghana. En tal caso, la población está formada por todos los hogares de Ghana y la muestra está formada por los 1.000 hogares cuyos datos de consumo de naranja se conocen.
El análisis econométrico de conjuntos de datos transversales normalmente supone que los datos se generan de forma independiente y las observaciones son independientes entre sí. Este supuesto de datos generados independientemente se viola cuando la unidad económica de análisis es grande en relación con la población.
Supongamos que queremos analizar el PIB de todos los países de América del Norte. Nuestra población en este caso está formada por 23 países. Cualquier muestra que formemos a partir de la población no puede sustentar la construcción de una muestra aleatoria independiente. Por ejemplo, es muy probable que el PIB de Estados Unidos esté correlacionado con el PIB de Canadá.
Muestreo aleatorio en análisis de datos transversales.
Considere un conjunto de datos transversales que mide K características para N entidades económicas diferentes en el momento t. Una sola observación en el conjunto de datos transversales tiene la forma:
Dónde:
- Ud.norte es eso nTh unidad económica de análisis
- X1n es el yoTh característica del nTh Entidad económica
- es el momento
El conjunto de datos transversales se creó utilizando una muestra aleatoria de la población (F, X, t), donde F es la distribución conjunta de todos (U, X) en la población en el momento t.
Recursos adicionales
Gracias por leer la guía de Finanzas para el análisis de datos transversales. Para continuar aprendiendo y avanzar en su carrera, los siguientes recursos de CFI son útiles:
