లాంగిట్యూడినల్ డేటా, కొన్నిసార్లు ప్యానెల్ డేటా అని పిలుస్తారు, అదే విషయాల యొక్క పునరావృత పరిశీలనల సమాహారం, కొంతకాలం పెద్ద జనాభా నుండి తీసుకోబడింది - మరియు మార్పును కొలవడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది. రేఖాంశ డేటా క్రాస్-సెక్షనల్ డేటాకు భిన్నంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఇది కొంతకాలంగా ఒకే విషయాలను అనుసరిస్తుంది, అయితే క్రాస్ సెక్షనల్ డేటా ప్రతి సమయంలో వేర్వేరు విషయాలను (వ్యక్తులు, సంస్థలు, దేశాలు లేదా ప్రాంతాలు అయినా) శాంపిల్ చేస్తుంది.
రేఖాంశ డేటాను విచ్ఛిన్నం చేయడం
రేఖాంశ డేటా తరచుగా ఆర్థిక మరియు ఆర్థిక అధ్యయనాలలో ఉపయోగించబడుతుంది ఎందుకంటే ఇది పదేపదే క్రాస్-సెక్షనల్ డేటా కంటే అనేక ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది. ఉదాహరణకు, రేఖాంశ డేటా సంఘటనలు ఎంతకాలం ఉంటుందో కొలుస్తుంది కాబట్టి, మాంద్యం సమయంలో ఒకే సమూహం వ్యక్తులు నిరుద్యోగులుగా ఉన్నారా లేదా వేర్వేరు వ్యక్తులు నిరుద్యోగం నుండి మరియు వెలుపల కదులుతున్నారో లేదో చూడటానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. ఇది నిరుద్యోగాన్ని ఎక్కువగా ప్రభావితం చేసే కారకాలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
చారిత్రాత్మక అనుకరణ పద్ధతిని ఉపయోగించి, పోర్ట్‌ఫోలియో విలువను ప్రమాదంలో (VaR) లెక్కించడానికి రేఖాంశ విశ్లేషణను ఉపయోగించవచ్చు. ప్రస్తుత పోర్ట్‌ఫోలియో యొక్క విలువ మునుపటి కాల వ్యవధిలో ఎలా హెచ్చుతగ్గులకు లోనవుతుందో ఇది అనుకరిస్తుంది, ఆ సమయంలో పోర్ట్‌ఫోలియోలోని ఆస్తుల యొక్క చారిత్రక హెచ్చుతగ్గులను ఉపయోగించి. ఇది తరువాతి కాల వ్యవధిలో గరిష్ట నష్టాన్ని అంచనా వేస్తుంది.
కాలక్రమేణా అసాధారణమైన స్టాక్ రాబడిని ఏ కారకాలు నడిపిస్తాయో లేదా స్టాక్ ధరలు విలీనం మరియు ఆదాయ ప్రకటనలకు ఎలా స్పందిస్తాయో విశ్లేషించడానికి ఈవెంట్ అధ్యయనాలలో రేఖాంశ డేటా కూడా ఉపయోగించబడుతుంది. వ్యక్తిగత గృహాలను ట్రాక్ చేయడం ద్వారా పేదరికం మరియు ఆదాయ అసమానతలను కొలవడానికి కూడా దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. పాఠశాలల్లో ప్రామాణిక పరీక్ష స్కోర్‌లు రేఖాంశంగా ఉన్నందున, ఉపాధ్యాయ ప్రభావాన్ని మరియు విద్యార్థుల పనితీరును ప్రభావితం చేసే ఇతర అంశాలను అంచనా వేయడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు.
