Tværsnit-analyse
Tværsnitsanalyse er en type analyse, hvor en investor, analytiker eller porteføljeforvalter sammenligner et bestemt firma med dets branchen. Tværsnitsanalyse kan fokusere på et enkelt firma til head-to-head-analyse med dets største konkurrenter, eller det kan henvende sig til det fra en branche-bred linse for at identificere virksomheder med en særlig styrke. Tværsnitsanalyse implementeres ofte i et forsøg på at vurdere præstation og investeringsmuligheder ved hjælp af datapunkter, der er ud over de sædvanlige balancenumre.
Key takeaways
- Tværsnitsanalyse fokuserer på mange virksomheder over en fokuseret tidsperiode.
- Tværsnitsanalyse ser normalt ud til at finde målinger uden for de typiske forhold for at producere unik indsigt for den branche.
- Selvom tværsnitsanalyse ses som det modsatte af tidsserieranalyse, bruges de to sammen i praksis.
Sådan fungerer tværsnitsanalyse
Ved udførelse af en tværsnitsanalyse bruger analytikeren sammenlignende målinger til at identificere en målselskabs værdiansættelse, gældsbelastning, fremtidsudsigter og / eller driftseffektivitet. Dette giver analytikeren mulighed for at evaluere målselskabets effektivitet på disse områder og til at træffe det bedste investeringsvalg blandt en gruppe konkurrenter inden for branchen som helhed.
Analytikere implementerer en tværsnitsanalyse for at identificere særlige karakteristika inden for en gruppe af sammenlignelige organisationer i stedet for at etablere relationer. Ofte vil tværsnitsanalyser understrege et bestemt område, såsom et virksomheds krigskiste, for at afsløre skjulte områder med styrke og svaghed i sektoren. Denne type analyse er baseret på informationsindsamling og søger at forstå "hvad" i stedet for "hvorfor". Tværsnitsanalyse giver en forsker mulighed for at danne antagelser og derefter teste deres hypotese ved hjælp af forskningsmetoder.
Forskellen mellem tværsnitsanalyse og tidsserie-analyse
Tværsnitsanalyse er en af de to overordnede sammenligningsmetoder til bestandsanalyse. Tværsnitsanalyse ser på data indsamlet på et enkelt tidspunkt i stedet for over en periode. Analysen begynder med etablering af forskningsmål og definitionen af de variabler, som en analytiker ønsker at måle. Det næste trin er at identificere tværsnittet, såsom en gruppe af kammerater eller en branche, og at indstille det specifikke tidspunkt, der skal vurderes. Det sidste trin er at foretage analyse, baseret på tværsnittet og variablerne, og komme til en konklusion om en virksomheds eller organisations præstationer. I det væsentlige viser tværsnitsanalyse en investor, hvilket firma der bedst får de målinger, hun er interesseret i.
Tidsserier analyse, også kendt som trendanalyse, fokuserer på et enkelt firma over tid. I dette tilfælde bedømmes virksomheden i sammenhæng med dens tidligere resultater. Tidsserie-analyse viser en investor, om virksomheden klarer sig bedre eller dårligere end før med de foranstaltninger, hun holder af. Ofte vil dette være klassikere som indtjening pr. Aktie (EPS), gæld til egenkapital, fri pengestrøm og så videre. I praksis bruger investorer normalt en kombination af tidsserieranalyse og tværsnitsanalyse, før de træffer en beslutning. For eksempel at se på EPS overarbejde og derefter også kontrollere branchens benchmark EPS.
Eksempler på tværsnitsanalyse
Tværsnitsanalyse bruges ikke kun til analyse af en virksomhed; det kan bruges til at analysere mange forskellige aspekter af forretningen. For eksempel målte en undersøgelse, der blev frigivet den 18. juli 2016, af Tinbergen Institute Amsterdam (TIA) faktor timing evnen for hedgefondsforvaltere. Faktortiming er kapaciteten for hedgefondmangere til at timere markedet korrekt, når de investerer, og at drage fordel af markedsbevægelser som recessioner eller udvidelser.
Undersøgelsen anvendte tværsnitsanalyse og fandt, at faktor timing-færdigheder er bedre blandt fondsforvaltere, der bruger gearing til deres fordel, og som administrerer midler, der er nyere, mindre og mere smidige, med højere incitamentsafgift og en mindre begrænsningsperiode. Analysen kan hjælpe investorer med at vælge de bedste hedgefonde og hedgefondforvaltere.
Fama og den franske trefaktormodel, der krediteres med at identificere værdien og præmie for små cap er resultatet af tværsnitsanalyse. I dette tilfælde gennemførte finansøkonomerne Eugene Fama og Kenneth French en tværsnitsregressionsanalyse af universet af fælles aktier i CRSP-databasen.
Sammenlign Navn på udbydere af investeringskonti Beskrivelse Annoncørens viden × De tilbud, der vises i denne tabel, er fra partnerskaber, hvorfra Investopedia modtager kompensation.