Phân tích không gian là gì? Ví dụ và những đặc điểm cần lưu ý

Phân tích không gian là thuật ngữ không được sử dụng thông dụng và bản thân thuật ngữ này có thể sẽ làm cho người đọc liên tưởng tới nhiều ý nghĩa khác nhau. Điều mà tác giả muốn hướng người đọc đến trong bài viết dưới đây về phân tích không gian là xem nó dưới góc độ kinh tế hay hiểu đúng hơn là xem nó là một hoạt động được nhà đầu tư, nhà phân tích chiến lược thực hiện trong mối quan hệ giữa các công ty. Hãy cùng theo dõi bài viết để hiểu rõ hơn về phân tích không gian.

1. Phân tích không gian là gì?

Phân tích không gian là một loại phân tích trong đó nhà đầu tư, nhà phân tích hoặc người quản lý danh mục đầu tư so sánh một công ty cụ thể với các công ty cùng ngành. Phân tích không gian có thể tập trung vào một công ty để phân tích đối đầu với các đối thủ cạnh tranh lớn nhất của nó hoặc có thể tiếp cận nó từ lăng kính toàn ngành để xác định các công ty có thế mạnh cụ thể. Phân tích không gian thường được triển khai nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động và cơ hội đầu tư bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu nằm ngoài các con số thông thường của bảng cân đối kế toán.

2. Ví dụ về phân tích không gian:

Phân tích không gian không chỉ được sử dụng để phân tích một công ty; nó có thể được sử dụng để phân tích nhiều khía cạnh khác nhau của hoạt động kinh doanh. Ví dụ, một nghiên cứu được công bố vào ngày 18 tháng 7 năm 2016, của Viện Tinbergen Amsterdam (TIA) đã đo lường khả năng tính thời gian của các nhà quản lý quỹ đầu cơ. Yếu tố thời gian là khả năng người quản lý quỹ phòng hộ xác định thời điểm thị trường chính xác khi đầu tư và tận dụng các chuyển động của thị trường như suy thoái hoặc mở rộng.

Nghiên cứu đã sử dụng phân tích không gian và phát hiện ra rằng các kỹ năng xác định thời gian yếu tố tốt hơn giữa các nhà quản lý quỹ sử dụng đòn bẩy để có lợi cho họ và những người quản lý quỹ mới hơn, nhỏ hơn và nhanh nhẹn hơn, với mức phí khuyến khích cao hơn và thời gian hạn chế nhỏ hơn. Phân tích có thể giúp các nhà đầu tư lựa chọn quỹ đầu cơ và nhà quản lý quỹ đầu cơ tốt nhất.

Mô hình 3 nhân tố của Fama và French được công nhận là xác định giá trị và phí bảo hiểm giới hạn nhỏ là kết quả của phân tích không gian. Trong trường hợp này, các nhà kinh tế tài chính Eugene Fama và Kenneth French đã tiến hành phân tích hồi quy không gian của vũ trụ cổ phiếu phổ thông trong cơ sở dữ liệu CRSP.

3. Những đặc điểm cần lưu ý về phân tích không gian:

Khi tiến hành phân tích không gian, nhà phân tích sử dụng các thước đo so sánh để xác định mức định giá, khối lượng nợ, triển vọng tương lai và / hoặc hiệu quả hoạt động của một công ty mục tiêu. Điều này cho phép nhà phân tích đánh giá hiệu quả của công ty mục tiêu trong các lĩnh vực này và đưa ra lựa chọn đầu tư tốt nhất giữa một nhóm các đối thủ cạnh tranh trong ngành nói chung.

Các nhà phân tích thực hiện phân tích không gian để xác định các đặc điểm đặc biệt trong một nhóm các tổ chức có thể so sánh được, thay vì để thiết lập các mối quan hệ. Thông thường, phân tích không gian sẽ nhấn mạnh vào một lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như kho chiến tranh của một công ty, để vạch ra những điểm mạnh và điểm yếu tiềm ẩn trong lĩnh vực đó. Loại phân tích này dựa trên việc thu thập thông tin và tìm cách hiểu "cái gì" thay vì "tại sao". Phân tích mặt cắt ngang cho phép nhà nghiên cứu hình thành các giả định và sau đó kiểm tra giả thuyết của họ bằng các phương pháp nghiên cứu.

Nghiên cứu không gian phân tích điều tra mối liên hệ giữa hai tham số liên quan hoặc không liên quan. Tuy nhiên, phương pháp luận này không hoàn toàn an toàn vì các biến bên ngoài và kết quả là đồng thời và các nghiên cứu của chúng cũng vậy.

Phân tích không gian là một phương pháp phân tích dữ liệu về một quần thể hoặc đối tượng được xác định trước tại một thời điểm cụ thể. Các chuyên gia trong ngành tài chính thường sử dụng phân tích không gian để so sánh các công ty. Ví dụ, các nhà phân tích tài chính, nhà đầu tư hoặc nhà quản lý danh mục đầu tư có thể sử dụng phương pháp này để đánh giá các cơ hội đầu tư hoặc so sánh hiệu quả hoạt động của công ty.

Phân tích không gian đôi khi được gọi là nghiên cứu không gian, nghiên cứu không gian hoặc nghiên cứu tỷ lệ hiện mắc. Khi thực hiện phân tích này, các đối tượng liên quan thường có ít nhất một điểm chung. Trong tài chính, biến số này có thể là tất cả chúng đều là các công ty trong cùng một ngành hoặc cung cấp cùng một sản phẩm hoặc dịch vụ.

Sự khác biệt giữa phân tích không gian và phân tích chuỗi thời gian:

Phân tích không gian là một trong hai phương pháp so sánh bao trùm để phân tích cổ phiếu. Phân tích không gian xem xét dữ liệu được thu thập tại một thời điểm duy nhất, thay vì trong một khoảng thời gian. Việc phân tích bắt đầu với việc thiết lập các mục tiêu nghiên cứu và định nghĩa các biến số mà nhà phân tích muốn đo lường. Bước tiếp theo là xác định mặt cắt ngang, chẳng hạn như một nhóm đồng nghiệp hoặc một ngành và đặt thời điểm cụ thể được đánh giá. Bước cuối cùng là tiến hành phân tích, dựa trên mặt cắt và các biến số để đưa ra kết luận về hiệu quả hoạt động của một công ty hoặc tổ chức. Về cơ bản, phân tích không gian cho nhà đầu tư thấy công ty nào tốt nhất khi cung cấp các chỉ số mà cô ấy quan tâm.

Ở một mặt nào đó người ta nhắc đến phân tích không gian rằng là: Phân tích không gian kiểm tra mối quan hệ thực nghiệm giữa các biến số kinh tế tại một thời điểm cụ thể. Ở cấp độ kinh tế vi mô, các nhà nghiên cứu có thể quan tâm đến mối quan hệ giữa chi tiêu và thu nhập của hộ gia đình. Ở cấp độ kinh tế vĩ mô, mối quan tâm có thể tập trung vào so sánh giữa các quốc gia về mức giá hoặc GDP. Các mô hình kinh tế lượng bao gồm từ các mô hình hồi quy bội đơn giản đến các mô hình hồi quy có kiểm duyệt và các mô hình trắc nghiệm.

Các nhà nghiên cứu thích các nghiên cứu không gian để tìm ra những điểm chung giữa các biến. Tuy nhiên, họ sử dụng các nghiên cứu dọc do bản chất của chúng, để phân tích nghiên cứu từ nghiên cứu cắt ngang sâu hơn.

Phân tích chuỗi thời gian, còn được gọi là phân tích xu hướng, tập trung vào một công ty duy nhất theo thời gian. Trong trường hợp này, công ty đang được đánh giá trong bối cảnh hoạt động trong quá khứ. Phân tích chuỗi thời gian cho một nhà đầu tư biết liệu công ty đang hoạt động tốt hơn hay kém hơn trước bằng các biện pháp mà cô ấy quan tâm. Thường thì những thứ này sẽ là kinh điển như thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), nợ trên vốn chủ sở hữu, dòng tiền tự do, v.v. Trên thực tế, các nhà đầu tư thường sẽ sử dụng kết hợp phân tích chuỗi thời gian và phân tích cắt ngang trước khi đưa ra quyết định. Ví dụ, xem xét EPS làm thêm giờ và sau đó cũng kiểm tra EPS điểm chuẩn của ngành.

Phân tích chuỗi thời gian là một cách cụ thể để phân tích một chuỗi các điểm dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời gian. Trong phân tích chuỗi thời gian, các nhà phân tích ghi lại các điểm dữ liệu tại các khoảng thời gian nhất quán trong một khoảng thời gian nhất định thay vì chỉ ghi các điểm dữ liệu một cách gián đoạn hoặc ngẫu nhiên. Tuy nhiên, loại phân tích này không chỉ đơn thuần là hành động thu thập dữ liệu theo thời gian. Điều làm cho dữ liệu chuỗi thời gian khác biệt với các dữ liệu khác là phân tích có thể cho thấy các biến thay đổi như thế nào theo thời gian.

Nói cách khác, thời gian là một biến quan trọng vì nó cho thấy cách dữ liệu điều chỉnh trong quá trình của các điểm dữ liệu cũng như kết quả cuối cùng. Nó cung cấp một nguồn thông tin bổ sung và một thứ tự phụ thuộc giữa các dữ liệu. Phân tích chuỗi thời gian thường yêu cầu một số lượng lớn các điểm dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy. Tập dữ liệu mở rộng đảm bảo bạn có cỡ mẫu đại diện và phân tích có thể cắt bỏ dữ liệu nhiễu. Nó cũng đảm bảo rằng bất kỳ xu hướng hoặc kiểu mẫu nào được phát hiện không phải là ngoại lệ và có thể giải thích cho phương sai theo mùa. Ngoài ra, dữ liệu chuỗi thời gian có thể được sử dụng để dự báo — dự đoán dữ liệu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Tóm lại, khi nhắc đến đến phân tích không gian, người đọc cần nắm được rằng:

- Phân tích không gian tập trung vào nhiều công ty trong một khoảng thời gian tập trung.

- Phân tích không gian thường tìm kiếm các chỉ số bên ngoài các tỷ lệ điển hình để tạo ra thông tin chi tiết độc đáo cho ngành đó.

- Mặc dù phân tích mặt cắt ngang được coi là đối lập với phân tích chuỗi thời gian, nhưng cả hai được sử dụng cùng nhau trong thực tế.