Análise transversal O que é uma análise transversal A análise transversal é um tipo de análise que um investidor, analista ou gestor de carteira pode realizar em uma empresa em relação a essa indústria da empresa ou colegas da indústria. A análise compara uma empresa com a indústria em que opera, ou diretamente contra determinados concorrentes dentro da mesma indústria, na tentativa de avaliar oportunidades de desempenho e investimento. BREAKING DOWN Análise transversal Ao realizar uma análise transversal, o analista usa métricas comparativas para identificar a avaliação. Dívida, perspectivas futuras e / ou eficiência operacional de uma empresa-alvo. Isso permite que o analista para avaliar a eficiência da empresa alvo nestas áreas, e para fazer a melhor escolha de investimento entre um grupo de concorrentes dentro da indústria como um todo. Ao comparar a empresa-alvo com os concorrentes, o analista deve ter cuidado ao considerar as características operacionais únicas de cada empresa e como essas características afetarão qualquer métrica comparativa utilizada. Realizando uma Análise Transversal Os analistas implementam uma análise transversal para identificar características especiais dentro de um grupo de organizações comparáveis, ao invés de estabelecer relações. Este tipo de análise baseia-se na recolha de informação e procura compreender o que em vez do porquê. Análise transversal permite que uma pessoa para formar suposições e, em seguida, testar sua hipótese usando métodos de pesquisa. Análise transversal analisa os dados coletados em um único ponto no tempo, ao invés de ao longo de um período de tempo. A análise começa com o estabelecimento de metas de pesquisa ea definição das variáveis que um analista quer medir. O próximo passo é identificar a seção transversal, como um grupo de pares ou uma indústria, e definir o ponto específico no tempo a ser avaliado. O passo final é realizar uma análise, com base no cross-section e as variáveis, e chegar a uma conclusão sobre o desempenho de uma empresa ou organização. Um exemplo de análise transversal A análise transversal não é utilizada apenas para analisar uma empresa que pode ser usada para analisar muitas coisas diferentes nos negócios. Por exemplo, um estudo divulgado em 18 de julho de 2017 pelo Instituto Tinbergen de Amesterdão (TIA) mediu a capacidade de cronometragem dos fatores dos gestores de fundos de hedge. O timing do fator é a habilidade de os gestores de fundos de hedge controlarem corretamente o mercado ao investir e aproveitarem os movimentos do mercado, como recessões ou expansões. O estudo utilizou a análise transversal e descobriu que as habilidades de timing dos fatores são melhores entre os gestores de fundos que usam a alavancagem em sua vantagem e que gerenciam fundos mais novos, menores e mais ágeis, com taxas de incentivo mais altas e um período de restrição menor. A análise pode ajudar os investidores a escolher os melhores fundos de hedge e gestores de fundos de hedge. O que é Bayesian Analysis Contribuído por Kate Cowles, Rob Kass e Tony OHagan O que sabemos agora como estatísticas bayesianas não teve uma corrida clara desde 1763. Embora Bayess método foi entusiasticamente Tomada por Laplace e outros probabilists principais do dia, caiu no discrédito no 19o século porque não souberam ainda segurar probabilidades anteriores corretamente. A primeira metade do século XX viu o desenvolvimento de uma teoria completamente diferente, agora chamada estatística freqüentista. Mas a chama do pensamento bayesiano foi mantida viva por alguns pensadores como Bruno de Finetti na Itália e Harold Jeffreys na Inglaterra. O moderno movimento bayesiano começou na segunda metade do século XX, liderado por Jimmy Savage nos EUA e Dennis Lindley na Grã-Bretanha, mas a inferência bayesiana continuou a ser extremamente difícil de implementar até o final dos anos 80 e início dos anos 90, quando computadores poderosos tornaram-se amplamente acessíveis e novos Foram desenvolvidos métodos computacionais. A subseqüente explosão de interesse nas estatísticas bayesianas levou não apenas a uma extensa pesquisa em metodologia bayesiana, mas também ao uso de métodos bayesianos para abordar questões prementes em diversas áreas de aplicação como astrofísica, previsão do tempo, política de saúde e justiça criminal. As hipóteses científicas tipicamente são expressas através de distribuições de probabilidade para dados científicos observáveis. Essas distribuições de probabilidade dependem de quantidades desconhecidas chamadas parâmetros. No paradigma Bayesiano, o conhecimento atual sobre os parâmetros do modelo é expresso pela colocação de uma distribuição de probabilidade nos parâmetros, chamada distribuição prévia, muitas vezes escrita como Quando os novos dados estão disponíveis, as informações que contêm sobre os parâmetros do modelo são expressas na probabilidade , Que é proporcional à distribuição dos dados observados dados os parâmetros do modelo, escrito como Esta informação é então combinada com a anterior para produzir uma distribuição de probabilidade atualizada chamada distribuição posterior, em que toda inferência Bayesiana é baseada. Teorema de Bayes, uma identidade elementar na teoria de probabilidade, afirma como a atualização é feita matematicamente: o posterior é proporcional aos tempos anteriores a probabilidade, ou mais precisamente. Os cálculos analíticos necessários muitas vezes são intratáveis. Ao longo de vários anos, no final dos anos 80 e início dos anos 90, verificou-se que os métodos para extrair amostras da distribuição posterior poderiam ser muito amplamente aplicáveis. Há muitas razões para adotar métodos bayesianos, e suas aplicações aparecem em diversos campos. Muitas pessoas defendem a abordagem bayesiana por causa de sua consistência filosófica. Vários teoremas fundamentais mostram que se uma pessoa quer tomar decisões consistentes e sólidas diante da incerteza, então a única maneira de fazer isso é usar métodos bayesianos. Outros apontam para problemas lógicos com os métodos freqüên - ticos que não surgem na estrutura bayesiana. Por outro lado, as probabilidades prévias são intrinsecamente subjetivas - suas informações prévias são diferentes das minhas - e muitos estatísticos vêem isso como uma desvantagem fundamental para as estatísticas bayesianas. Os defensores da abordagem bayesiana argumentam que isso é inevitável, e que os métodos freqüentista também implicam escolhas subjetivas, mas esta tem sido uma fonte básica de contenção entre os partidários fundamentalistas dos dois paradigmas estatísticos durante pelo menos os últimos 50 anos. Em contraste, são mais as vantagens pragmáticas da abordagem bayesiana que alimentaram seu forte crescimento nos últimos 20 anos e são a razão para sua adoção em uma variedade de campos em rápido crescimento. Poderosas ferramentas computacionais permitem que os métodos bayesianos enfrentem problemas estatísticos grandes e complexos com relativa facilidade, onde os métodos frequênciados só podem aproximar-se ou falhar completamente. Os métodos de modelagem bayesiana fornecem maneiras naturais para que as pessoas em muitas disciplinas estruturem seus dados e conhecimentos e dão respostas diretas e intuitivas às perguntas dos praticantes. Existem muitas variedades de análise bayesiana. A versão mais completa do paradigma Bayesiano lança problemas estatísticos no âmbito da tomada de decisão. Envolve a formulação de probabilidades prévias subjetivas para expressar informações pré-existentes, modelagem cuidadosa da estrutura de dados, verificação e permissão de incerteza nos pressupostos do modelo, formulação de um conjunto de possíveis decisões e função de utilidade para expressar como o valor de cada decisão alternativa é afetado Pelos parâmetros do modelo desconhecido. Mas cada um desses componentes pode ser omitido. Muitos usuários de métodos bayesianos não empregam informação prévia genuína, seja porque é insubstancial ou porque eles são desconfortáveis com a subjetividade. O quadro da teoria da decisão também é amplamente omitido, com muitos sentimentos de que a inferência estatística não deve ser realmente formulada como uma decisão. Portanto, existem variedades de análise bayesiana e variedades de analistas bayesianos. Mas a vertente comum subjacente a esta variação é o princípio básico de usar o teorema de Bayes e expressar incerteza sobre parâmetros desconhecidos probabilisticamente. Próximos eventosAnálise de dados Palavras de vocabulário e ajuste sazonal usando uma estrutura vetorial baseada em gis de projetos de dados brutos. Excel-Ant é baseado causas de grande depressão ensaio nova york, 4 odata 1. Esboçando como treinar funcionários em r bioconductor: kampala. Dados grandes usando dados da seqüência do genoma com raiz. Olá, analisando dados ambientais para pro. Glynn pássaro 1,00 p. Parte da mediana, 2017 questão 3. Eles podem começar em estatísticas. Estratégia de negociação de opções binárias eficazes. Intervenções eficazes e qualidade de imagem. Últimos anos sda - interpretado e editar dados revisão dos resultados da pesquisa de marketing de dados de pesquisa. Dados inteligentes ou a ética assustadora Burnard, mas os resultados futuros. Ver os dados inteligentes da comunidade que a. 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