Phân tích cắt ngang là gì?

Phân tích chéo 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 chéo có thể tập trung vào một công ty duy nhất để phân tích trực tiếp với các đối thủ cạnh tranh lớn nhất hoặc có thể tiếp cận công ty đó từ lăng kính toàn ngành để xác định các công ty có thế mạnh cụ thể. Phân tích chéo thường được triển khai nhằm đánh giá hiệu suất và cơ hội đầu tư bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu vượt quá số liệu trên bảng cân đối kế toán thông thường.

Bài học chính

  • Phân tích cắt ngang tập trung vào nhiều công ty trong một khoảng thời gian tập trung.
  • Phân tích chéo thường tìm kiếm các số liệu nằm ngoài các tỷ lệ điển hình để tạo ra những hiểu biết độc đáo cho ngành đó.
  • Mặc dù phân tích chéo được coi là đối lập với phân tích chuỗi thời gian nhưng cả hai đều được sử dụng cùng nhau trong thực tế.

Cách phân tích cắt ngang hoạt động

Khi tiến hành phân tích chéo, nhà phân tích sử dụng các số liệu so sánh để xác định giá trị, gánh nặng nợ, triển vọng tương lai và/hoặc hiệu quả hoạt động của 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 đối thủ cạnh tranh trong toàn ngành.

Các nhà phân tích thực hiện phân tích cắt ngang để xác định các đặc điểm đặc biệt trong một nhóm các tổ chức có thể so sánh được, thay vì thiết lập các mối quan hệ. Thông thường, phân tích chéo sẽ nhấn mạnh một lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như chiến lược của một công ty, để vạch trần những điểm mạnh và điểm yếu tiềm ẩn trong ngành. Kiểu phân tích này dựa trên việc thu thập thông tin và tìm cách hiểu “cái gì” thay vì “tại sao”. Phân tích 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.

Sự khác biệt giữa phân tích cắt ngang và phân tích chuỗi thời gian

Phân tích cắt ngang là một trong hai phương pháp so sánh tổng thể để phân tích cổ phiếu. Phân tích cắt ngang 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 bằng việc thiết lập các mục tiêu nghiên cứu và xác định các biến số mà nhà phân tích muốn đo lường. Bước tiếp theo là xác định mặt cắt ngang, chẳng hạn như một nhóm ngang hàng hoặc một ngành và đặt ra thời điểm cụ thể để đánh giá. Bước cuối cùng là tiến hành phân tích, dựa trên mặt cắt ngang và các biến số, rồi đưa ra kết luận về hiệu quả hoạt động của một công ty hoặc tổ chức. Về cơ bản, phân tích chéo cho thấy nhà đầu tư biết công ty nào phù hợp nhất với các số liệu mà họ quan tâm.

Phân tích chuỗi thời gian, còn được gọi là phân tích xu hướng, tập trung vào một công ty theo thời gian. Trong trường hợp này, công ty đang được đánh giá trong bối cảnh hoạt động trong quá khứ của nó. Phân tích chuỗi thời gian cho nhà đầu tư biết công ty đang hoạt động tốt hơn hay kém hơn trước bằng những thước đo mà họ quan tâm. Thông thường đây sẽ là những tác phẩm kinh điển như thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, dòng tiền tự do, v.v. Trong thực tế, các nhà đầu tư thường sẽ sử dụng kết hợp phân tích chuỗi thời gian và phân tích chéo trước khi đưa ra quyết định. Ví dụ: xem xét EPS ngoài giờ và sau đó kiểm tra EPS chuẩn của ngành.

Ví dụ về phân tích cắt ngang

Phân tích chéo 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 kinh doanh. Ví dụ, một nghiên cứu được công bố vào ngày 18 tháng 7 năm 2016 bởi Viện Tinbergen Amsterdam (TIA) đã đo lường khả năng xác định thời điểm của các nhà quản lý quỹ phòng hộ. Xác định thời điểm yếu tố là khả năng giúp các nhà quản lý quỹ phòng hộ xác định thời điểm thị trường một cách chính xác khi đầu tư và tận dụng các biến động của thị trường như suy thoái hoặc mở rộng.

Nghiên cứu đã sử dụng phân tích cắt ngang và nhận thấy rằng kỹ năng định thời điểm yếu tố sẽ tốt hơn ở những nhà quản lý quỹ sử dụng đòn bẩy để tạo lợi thế cho mình và những người quản lý các quỹ mới hơn, nhỏ hơn và linh hoạt hơn, với phí ưu đãi cao hơn và thời gian hạn chế ngắn hơn. Việc phân tích có thể giúp các nhà đầu tư lựa chọn các quỹ phòng hộ và nhà quản lý quỹ phòng hộ tốt nhất.

Mô hình ba yếu tố của Fama và French được cho là đã xác định giá trị và phí bảo hiểm vốn hóa nhỏ là kết quả của phân tích cắt ngang. Trong trường hợp này, các nhà kinh tế tài chính Eugene Fama và Kenneth French đã tiến hành phân tích hồi quy chéo về tổng thể các cổ phiếu phổ thông trong cơ sở dữ liệu CRSP.