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法律研究橫截面分析和時間序列分析的區別
儘管人們認為橫截面分析和時間序列分析是相同的；然而，它們在許多方面完全不同。
基於資料的使用和性質
橫截面分析和時間序列分析之間的主要區別在於它們對資料的利用。此外，為時間序列和橫截面分析收集的資料在性質上也不同。
橫截面資料和時間序列資料之間的區別在於，時間序列資料在一段時間內考慮相同的變數，而橫截面資料在給定時間點使用不同的資料。這意味著時間序列資料是穩定的，而橫截面分析中使用的資料是分散的。
基於觀察型別
時間序列資料是在特定時間間隔收集的資料的觀察結果。因此，時間序列資料可以分為按小時、按天、按月、按季度、按半年和按年。其目的是檢查不同時間段記錄的資料的相似性和差異。
示例 - 假設時間序列資料是在半年內股票的每日開盤價。值得注意的是，時間序列資料觀察時間間隔過長或過短都可能導致不穩定的結果。因此，必須以理想的間隔記錄觀察結果以避免錯誤。
橫截面資料是在一個時間點對多個物件的觀察結果。
示例 - 在給定日期 10 只選定股票的開盤價就是橫截面資料的示例。需要注意的是，橫截面資料應該具有相同或相似的特徵以便進行比較。在橫截面分析中，不能將具有不同特徵和不同屬性的專案包含在觀察中。
重要說明 - 時間序列分析是一種透過考慮過去和現在的情況，然後將趨勢擴充套件到未來情況來確定未來模式的分析方法。因此，在時間序列資料的情況下，兩次資料收集時間之間的間隔越長，對結果的未來預測就越好。
基於未來資料預測
示例 1 - 比方說，在特定年份註冊某個特定科目的學生。請注意，在這種時間序列分析的情況下，存在特定資料（學生人數及其出勤情況不能更改）。這些資料可用於透過時間序列分析預測未來的資料模式。
在橫截面分析的情況下，最常見的示例應包括來自同一行業的公司，以便避免比較中的錯誤。
示例 2 - 如果我們檢查研發支出，與沒有研發中心的零售公司相比，科技公司在研發方面投入了鉅額資金。
因此，比較科技公司和零售公司的研發投資會導致不穩定的結果。但是，僅選擇零售公司可以深入瞭解公司在研發支出方面的潛力。這也適用於單獨分析的科技公司。
重要說明 - 從不同領域選擇主題來找出橫截面結果通常是不穩定的。由於不同行業的公司具有不同的屬性，因此應避免從不同行業選擇公司，以獲得更準確的橫截面分析結果。
結論
時間序列和橫截面資料分析對於財務專業人士都非常重要。但是，它們的目的和目標是不同的。時間序列分析更適合預測未來狀況，而橫截面分析更適合找出公司潛力的近期未來。因此，應根據個人和公司不時需要使用它們。
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