Tverrsnittsanalyse
Tverrsnittsanalyse er en type analyse der en investor, analytiker eller porteføljeforvalter sammenligner et bestemt selskap med bransjens jevnaldrende. Tverrsnittsanalyse kan fokusere på et enkelt selskap for head-to-head-analyse med de største konkurrentene, eller det kan komme fra en bransjestrålende linse for å identifisere selskaper med en spesiell styrke. Tverrsnittsanalyse blir ofte distribuert i et forsøk på å vurdere ytelse og investeringsmuligheter ved å bruke datapunkter som er utenfor de vanlige balansetallene.
Viktige takeaways
- Tverrsnittsanalyse fokuserer på mange selskaper over en fokusert tidsperiode.
- Tverrsnittsanalyse ser vanligvis ut til å finne beregninger utenfor de typiske forholdstallene for å gi unik innsikt for den bransjen.
- Selv om tverrsnittsanalyse blir sett på som det motsatte av tidsserie-analyse, blir de to brukt sammen i praksis.
Hvordan tverrsnittsanalyse fungerer
Når en gjennomfører en tverrsnittsanalyse, bruker analytikeren komparative beregninger for å identifisere verdsettelse, gjeldsbelastning, fremtidsutsikter og / eller driftseffektivitet til et målselskap. Dette gjør at analytikeren kan evaluere målselskapets effektivitet på disse områdene, og å gjøre det beste investeringsvalget blant en gruppe konkurrenter innen bransjen som helhet.
Analytikere implementerer en tverrsnittsanalyse for å identifisere spesielle egenskaper i en gruppe sammenlignbare organisasjoner, i stedet for å etablere relasjoner. Ofte vil tverrsnittsanalyser vektlegge et bestemt område, for eksempel et selskaps krigskiste, for å avsløre skjulte områder med styrke og svakhet i sektoren. Denne typen analyser er basert på informasjonsinnsamling og søker å forstå "hva" i stedet for "hvorfor". Tverrsnittsanalyse lar en forsker danne antagelser, og deretter teste hypotesen sin ved å bruke forskningsmetoder.
Forskjellen mellom tverrsnittsanalyse og tidsserie-analyse
Tverrsnittsanalyse er en av de to overordnede sammenligningsmetodene for aksjeanalyse. Tverrsnittsanalyse ser på data samlet på et enkelt tidspunkt, i stedet for over en periode. Analysen begynner med etablering av forskningsmål og definisjonen av variablene som en analytiker ønsker å måle. Neste trinn er å identifisere tverrsnittet, for eksempel en gruppe av jevnaldrende eller en bransje, og å angi det konkrete tidspunktet som skal vurderes. Det siste trinnet er å gjennomføre analyse, basert på tverrsnittet og variablene, og komme til en konklusjon om resultatene til et selskap eller organisasjon. I hovedsak viser tverrsnittsanalyse en investor hvilket selskap som er best gitt de beregningene hun bryr seg om.
Tidsserie-analyse, også kjent som trendanalyse, fokuserer på et enkelt selskap over tid. I dette tilfellet blir selskapet bedømt i sammenheng med tidligere resultater. Tidsserie-analyse viser en investor om selskapet gjør det bedre eller dårligere enn før med tiltakene hun bryr seg om. Ofte vil dette være klassikere som inntjening per aksje (EPS), gjeld til egenkapital, fri kontantstrøm og så videre. I praksis vil investorer vanligvis bruke en kombinasjon av tidsserie-analyse og tverrsnittsanalyse før de tar en beslutning. For eksempel å se på EPS overtid og deretter også sjekke bransjens referanseportefølje.
Eksempler på tverrsnittsanalyse
Tverrsnittsanalyse brukes ikke bare for å analysere et selskap; den kan brukes til å analysere mange forskjellige aspekter av virksomheten. For eksempel målte en studie som ble utgitt 18. juli 2016 av Tinbergen Institute Amsterdam (TIA) faktortidsevnen for hedgefondforvaltere. Faktortiming er muligheten for hedgefondmangere til å tidstille markedet riktig når de investerer, og å dra nytte av markedsbevegelser som nedgangstider eller utvidelser.
Studien brukte tverrsnittsanalyser og fant at ferdighetene til faktortiming er bedre blant fondsforvaltere som bruker gearing til sin fordel, og som forvalter midler som er nyere, mindre og mer smidige, med høyere insentivgebyr og en mindre begrensningsperiode. Analysen kan hjelpe investorer med å velge de beste hedgefondene og hedgefondforvalterne.
Fama og den franske trefaktormodellen som ble kreditert med å identifisere verdi og premie for små tak er resultatet av tverrsnittsanalyse. I dette tilfellet gjennomførte finansøkonomene Eugene Fama og Kenneth French en tverrsnittsregresjonsanalyse av universet for vanlige aksjer i CRSP-databasen.
Sammenlign Navn på leverandør av investeringskontoer Beskrivelse Annonsørens avsløring × Tilbudene som vises i denne tabellen er fra partnerskap som Investopedia mottar kompensasjon fra.