Dữ liệu theo chiều dọc, đôi khi được gọi là dữ liệu bảng, là tập hợp các quan sát lặp đi lặp lại của cùng một đối tượng, được lấy từ một dân số lớn hơn, trong một thời gian - và rất hữu ích để đo lường sự thay đổi. Dữ liệu theo chiều dọc khác với dữ liệu cắt ngang bởi vì nó theo cùng một đối tượng theo thời gian, trong khi dữ liệu cắt ngang lấy mẫu các đối tượng khác nhau (cho dù là cá nhân, công ty, quốc gia hoặc khu vực) tại mỗi thời điểm.
Phá vỡ dữ liệu theo chiều dọc
Dữ liệu theo chiều dọc thường được sử dụng trong các nghiên cứu kinh tế và tài chính vì nó có một số lợi thế so với dữ liệu cắt ngang lặp đi lặp lại. Ví dụ, vì dữ liệu theo chiều dọc đo lường các sự kiện kéo dài trong bao lâu, nên có thể sử dụng để xem liệu cùng một nhóm các cá nhân có thất nghiệp trong thời kỳ suy thoái hay không, hoặc các cá nhân khác nhau có di chuyển ra khỏi thất nghiệp hay không. Điều này có thể giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng nhất đến thất nghiệp.
Phân tích theo chiều dọc cũng có thể được sử dụng để tính toán giá trị của danh mục đầu tư có rủi ro (VaR), sử dụng phương pháp mô phỏng lịch sử. Điều này mô phỏng cách giá trị của danh mục đầu tư hiện tại sẽ dao động trong khoảng thời gian trước đó, sử dụng biến động lịch sử quan sát được của tài sản trong danh mục đầu tư trong những khoảng thời gian đó. Nó cung cấp một ước tính về tổn thất tối đa có thể trong khoảng thời gian tiếp theo.
Dữ liệu theo chiều dọc cũng được sử dụng trong các nghiên cứu sự kiện để phân tích yếu tố nào thúc đẩy lợi nhuận cổ phiếu bất thường theo thời gian hoặc cách giá cổ phiếu phản ứng với thông báo sáp nhập và thu nhập. Nó cũng có thể được sử dụng để đo lường nghèo đói và bất bình đẳng thu nhập bằng cách theo dõi từng hộ gia đình. Và bởi vì điểm kiểm tra tiêu chuẩn trong các trường là theo chiều dọc, chúng có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của giáo viên và các yếu tố khác ảnh hưởng đến kết quả học tập của học sinh.
