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Trimestre sobre Trimestre (Q / Q)

negociação algorítmica : Trimestre sobre Trimestre (Q / Q)
O que é trimestre sobre trimestre? (Q / Q)

Trimestre sobre trimestre (Q / Q) é uma medida do investimento ou do crescimento de uma empresa de um trimestre para o outro. O crescimento de Q / Q é mais comumente usado para comparar o crescimento de lucros ou receitas de uma empresa, embora também possa ser usado para descrever mudanças na oferta de moeda, produto interno bruto (PIB) ou outras medidas econômicas.

Trimestre sobre trimestre (Q / Q) explicado

Investidores e analistas examinam as demonstrações financeiras, lançadas anualmente ou trimestralmente, para avaliar a saúde financeira de uma empresa. As declarações trimestrais estão disponíveis publicamente no banco de dados EDGAR e são chamadas de declarações 10-Q. Os analistas analisam o desempenho de Q / Q ao revisar o desempenho de uma empresa durante vários períodos trimestrais.

Q / Q é uma taxa de mudança de desempenho entre um trimestre fiscal e o trimestre anterior. Um quarto é geralmente três meses ou 90 dias. O Q / Q mede as mudanças na taxa de crescimento ou nos lucros de uma empresa em um trimestre em relação aos trimestres anteriores. Normalmente, a comparação é entre os relatórios de um quarto do ano fiscal da empresa e os do trimestre anterior. Q / Q é calculado da seguinte forma:

  • (Trimestre atual - trimestre anterior) / trimestre anterior

Por exemplo, a tabela abaixo mostra os ganhos do primeiro e segundo trimestres da Intel Corporation e IBM Corporation para 2017.

(em milhões)

Intel

IBM

Resultados do primeiro trimestre

$ 4.500

$ 1.700

Ganhos do Q2

US $ 5.000

$ 2.400

Alteração Q / Q

(US $ 5.000 - US $ 4.500) / US $ 4.500

(US $ 2.400 - US $ 1.700) / US $ 1.700

= 11%

= 41%

Fonte: IBM.com, 2018; Intel 2018

Enquanto os ganhos da Intel cresceram 11% do primeiro ao segundo trimestre de 2018, os ganhos da IBM cresceram impressionantes 41% em relação ao trimestre anterior. No entanto, observe que apenas dois trimestres consecutivos foram examinados. Um investidor examinaria vários outros trimestres para ver se essas mudanças são uma tendência ou apenas ajustes sazonais ou temporários. Comparar as informações de Q / Q entre empresas com diferentes datas de início do trimestre pode distorcer uma análise - o tempo incluído pode variar e os fatores sazonais podem se distorcer.

[Importante: Um investidor consideraria vários trimestres ao longo de um período para determinar se as mudanças refletem uma tendência contínua ou são distorcidas por fatores ambientais sazonais ou temporários.]

Outras variações do Q / Q são o mês a mês (M / M) e o ano a ano (YOY). O mês a mês mede o crescimento em relação aos meses anteriores, mas tende a ser mais volátil que o Q / Q, pois a taxa de mudança é afetada por eventos únicos, como desastres naturais. O YOY relata mudanças no desempenho em um ano em relação ao ano anterior. A YOY incorpora mais dados e, portanto, fornece uma imagem melhor a longo prazo da figura do relatório subjacente. A taxa de variação Q / Q é tipicamente mais volátil que a medição YOY, mas menos volátil que a figura M / M.

[Fato rápido: de acordo com o Bureau of Economic Analysis, o crescimento em 2018 foi de 2, 6%, calculado pela média do crescimento em cada trimestre; no entanto, economistas em Wall Street que usam Q / Q no quarto trimestre descobriram um crescimento em 2018 de 3, 1%, ante 2, 5% em 2017, segundo a CNBC.com.]

Alguns relatórios econômicos são divulgados trimestralmente e comparados aos trimestres anteriores para indicar crescimento econômico. Por exemplo, o relatório do PIB, divulgado pelo Bureau of Economic Analysis (BEA), é divulgado trimestralmente e influencia as decisões do governo, empresas e indivíduos.

Principais Takeaways

  • Q / Q mede o crescimento de um investimento ou empresa de um quarto para o outro.
  • Os analistas consideram Q / Q ao revisar o desempenho de uma empresa durante vários períodos trimestrais.
  • A comparação de informações de Q / Q entre empresas com diferentes datas de início do trimestre pode distorcer uma análise devido a fatores sazonais ou condições ambientais temporárias.
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