Longitudinelle data, noen ganger kalt paneldata, er en samling av gjentatte observasjoner av de samme forsøkspersonene, hentet fra en større populasjon, over noen tid - og er nyttig for å måle endring. Langsgående data skiller seg fra tverrsnittsdata fordi de følger de samme forsøkspersonene over en tid, mens tverrsnittsdata prøver forskjellige personer (enten individer, firmaer, land eller regioner) på hvert tidspunkt.
Å bryte ned langsgående data
Langsgående data brukes ofte i økonomiske og økonomiske studier fordi de har flere fordeler fremfor gjentatte tverrsnittsdata. For eksempel fordi longitudinelle data måler hvor lenge hendelser varer, kan de brukes til å se om den samme gruppen av individer forblir arbeidsledig under en lavkonjunktur, eller om forskjellige individer flytter inn og ut av arbeidsledighet. Dette kan bidra til å bestemme hvilke faktorer som påvirker arbeidsledigheten mest.
Langsgående analyse kan også brukes til å beregne en porteføljes verdi ved risiko (VaR) ved å bruke den historiske simuleringsmetoden. Dette simulerer hvordan verdien av den nåværende porteføljen ville ha svingt over tidligere tidsperioder ved å bruke de observerte historiske svingningene i eiendelene i porteføljen i disse tider. Det gir et estimat for det maksimale sannsynlige tapet i løpet av den neste tidsperioden.
Langsgående data brukes også i hendelsesstudier for å analysere hvilke faktorer som driver unormal avkastning av aksjer over tid, eller hvordan aksjekursene reagerer på fusjons- og inntektsmeldinger. Det kan også brukes til å måle fattigdom og inntektsulikhet ved å spore enkelthusholdninger. Og fordi standardiserte testresultater i skolene er langsgående, kan de brukes til å vurdere lærerens effektivitet og andre faktorer som påvirker studentenes prestasjoner.
