Che cos’è l’analisi trasversale?
L’analisi trasversale è un tipo di analisi in cui un investitore, analista o gestore di portafoglio confronta una particolare azienda con i suoi pari del settore. L’analisi trasversale può concentrarsi su una singola azienda per un’analisi testa a testa con i suoi maggiori concorrenti o può avvicinarsi da una lente a livello di settore per identificare le aziende con una forza particolare. L’analisi trasversale è spesso impiegata nel tentativo di valutare la performance e le opportunità di investimento utilizzando punti di dati che sono al di là dei soliti numeri di bilancio.
Key Takeaways
- L’analisi trasversale si concentra su molte aziende in un periodo di tempo concentrato.
- L’analisi trasversale di solito cerca di trovare metriche al di fuori dei rapporti tipici per produrre intuizioni uniche per quel settore.
- Anche se l’analisi trasversale è vista come l’opposto dell’analisi delle serie temporali, le due sono usate insieme nella pratica.
Come funziona l’analisi trasversale
Quando si conduce un’analisi trasversale, l’analista usa metriche comparative per identificare la valutazione, il carico di debito, le prospettive future e/o l’efficienza operativa di una società target. Questo permette all’analista di valutare l’efficienza dell’azienda target in queste aree, e di fare la migliore scelta di investimento tra un gruppo di concorrenti all’interno del settore nel suo complesso.
Gli analisti implementano un’analisi trasversale per identificare caratteristiche speciali all’interno di un gruppo di organizzazioni comparabili, piuttosto che per stabilire relazioni. Spesso l’analisi trasversale enfatizzerà un’area particolare, come la cassa di guerra di un’azienda, per esporre aree nascoste di forza e debolezza nel settore. Questo tipo di analisi si basa sulla raccolta di informazioni e cerca di capire il “cosa” invece del “perché”. L’analisi trasversale permette al ricercatore di formulare ipotesi, e poi testare le loro ipotesi usando metodi di ricerca.
La differenza tra l’analisi trasversale e l’analisi delle serie temporali
L’analisi trasversale è uno dei due principali metodi di confronto per l’analisi delle azioni. L’analisi cross-sectional guarda ai dati raccolti in un singolo punto nel tempo, piuttosto che in un periodo di tempo. L’analisi inizia con l’istituzione di obiettivi di ricerca e la definizione delle variabili che un analista vuole misurare. Il passo successivo è quello di identificare la sezione trasversale, come un gruppo di pari o un’industria, e stabilire il punto specifico nel tempo da valutare. Il passo finale è quello di condurre l’analisi, sulla base della sezione trasversale e delle variabili, e giungere a una conclusione sulla performance di un’azienda o organizzazione. Essenzialmente, l’analisi trasversale mostra all’investitore quale azienda è migliore in base alle metriche che le interessano.
L’analisi delle serie temporali, nota anche come analisi delle tendenze, si concentra su una singola azienda nel tempo. In questo caso, l’azienda viene giudicata nel contesto della sua performance passata. L’analisi delle serie temporali mostra all’investitore se l’azienda sta facendo meglio o peggio di prima secondo le misure che le interessano. Spesso questi saranno classici come l’earning per share (EPS), debt-to-equity, free cash flow e così via. In pratica, gli investitori di solito usano una combinazione di analisi delle serie temporali e analisi trasversale prima di prendere una decisione. Per esempio, guardando l’EPS nel tempo e poi controllando anche l’EPS di riferimento del settore.
Esempi di analisi trasversale
L’analisi trasversale non è usata solo per analizzare una società; può essere usata per analizzare molti aspetti diversi del business. Per esempio, uno studio pubblicato il 18 luglio 2016 dal Tinbergen Institute Amsterdam (TIA) ha misurato la capacità di factor timing dei gestori di hedge fund. Il factor timing è la capacità dei gestori di hedge fund di cronometrare correttamente il mercato quando investono, e di trarre vantaggio dai movimenti di mercato come le recessioni o le espansioni.
Lo studio ha utilizzato un’analisi cross-sectional e ha scoperto che le abilità di factor timing sono migliori tra i gestori di fondi che usano la leva finanziaria a loro vantaggio, e che gestiscono fondi più nuovi, più piccoli e più agili, con commissioni di incentivo più alte e un periodo di restrizione più piccolo. L’analisi può aiutare gli investitori a selezionare i migliori hedge fund e gestori di hedge fund.
Il modello a tre fattori di Fama e French accreditato per l’identificazione dei premi value e small cap è il risultato dell’analisi cross-sectional. In questo caso, gli economisti finanziari Eugene Fama e Kenneth French hanno condotto un’analisi di regressione trasversale dell’universo di azioni comuni nel database CRSP.