パネルデータと呼ばれることもある縦断的データは、一定期間にわたって大規模な母集団から取られた同じ被験者の繰り返し観察の集まりであり、変化の測定に役立ちます。 縦断データは断面データとは異なります。同じデータを一定期間追跡するのに対し、断面データは各時点で異なる被験者（個人、企業、国、または地域）をサンプリングするためです。
縦断データの分解
縦断データは、繰り返しの横断データよりもいくつかの利点があるため、経済研究や金融研究でよく使用されます。 たとえば、縦断的データはイベントの持続時間を測定するため、不況時に同じグループの人々が失業したままであるかどうか、または異なる個人が失業中または失業中かどうかを確認するために使用できます。 これは、失業に最も影響を与える要因を判断するのに役立ちます。
縦断的分析を使用して、ヒストリカルシミュレーション手法を使用してポートフォリオのバリューアットリスク（VaR）を計算することもできます。 これは、現在のポートフォリオの価値が以前の期間にどのように変動したかをシミュレートし、その期間中にポートフォリオの資産の観測された過去の変動を使用します。 次の期間における最大の可能性のある損失の推定値を提供します。
縦断的データは、イベント研究でも使用され、長期にわたる異常な株式リターンを促進する要因や、合併や収益の発表に対する株価の反応を分析します。 また、個々の世帯を追跡することにより、貧困と所得の不平等を測定するためにも使用できます。 また、学校での標準化されたテストスコアは縦断的であるため、教師の有効性や生徒のパフォーマンスに影響するその他の要因を評価するために使用できます。
