Trimestre sobre trimestre (Q / Q)
Trimestre a trimestre (Q / Q) es una medida de una inversión o el crecimiento de una empresa de un trimestre a otro. El crecimiento Q / Q se usa más comúnmente para comparar el crecimiento de una empresa en ganancias o ingresos, aunque también se puede usar para describir los cambios en la oferta monetaria, el producto interno bruto (PIB) u otras medidas económicas.
Trimestre sobre trimestre (Q / Q) explicado
Los inversores y analistas examinan los estados financieros, que se publican anualmente o trimestralmente, para evaluar la salud financiera de una empresa. Las declaraciones trimestrales están disponibles públicamente a través de la base de datos EDGAR y se llaman declaraciones 10-Q. Los analistas observan el rendimiento de Q / Q al revisar el rendimiento de una empresa durante varios períodos trimestrales.
Q / Q es una tasa de cambio en el rendimiento entre un trimestre fiscal y el trimestre anterior. Un cuarto es generalmente tres meses o 90 días. Q / Q mide los cambios en la tasa de crecimiento o las ganancias de una empresa en un trimestre respecto a los trimestres anteriores. Por lo general, la comparación es entre informes de una cuarta parte del año fiscal de la compañía con los informes del trimestre anterior. Q / Q se calcula de la siguiente manera:
- (Trimestre actual - trimestre anterior) / trimestre anterior
Por ejemplo, la tabla a continuación muestra las ganancias Q1 y Q2 de Intel Corporation e IBM Corporation para 2017.
(en millones) | Intel | IBM |
Q1 Ganancias | $ 4, 500 | $ 1, 700 |
Q2 Ganancias | $ 5, 000 | $ 2, 400 |
Q / Q cambio | ($ 5, 000 - $ 4, 500) / $ 4, 500 | ($ 2, 400 - $ 1, 700) / $ 1, 700 |
= 11% | = 41% |
Fuente: IBM.com, 2018; Intel 2018
Mientras que las ganancias de Intel crecieron un 11% del primer al segundo trimestre de 2018, las ganancias de IBM crecieron un impresionante 41% Q / Q. Sin embargo, tenga en cuenta que solo se han examinado dos trimestres consecutivos. Un inversor examinaría varios otros trimestres para ver si estos cambios son una tendencia o solo ajustes estacionales o temporales. La comparación de la información de Q / Q entre compañías con diferentes fechas de inicio de trimestre puede distorsionar un análisis: el tiempo incluido puede variar y los factores estacionales pueden ser sesgados.
[Importante: Un inversor consideraría varios trimestres durante un período para determinar si los cambios reflejan una tendencia en curso o están sesgados por factores ambientales estacionales o temporales.]
Otras variaciones del Q / Q son mes tras mes (M / M) y año tras año (YOY). El mes tras mes mide el crecimiento con respecto a los meses anteriores, pero tiende a ser más volátil que Q / Q ya que la tasa de cambio se ve afectada por eventos únicos, como los desastres naturales. YOY informa cambios en el rendimiento en un año respecto al año anterior. YOY incorpora más datos y, por lo tanto, proporciona una mejor imagen a largo plazo de la cifra subyacente del informe. La tasa de cambio Q / Q es típicamente más volátil que la medición interanual pero menos volátil que la cifra M / M.
[Dato: según la Oficina de Análisis Económico, el crecimiento en 2018 fue del 2.6%, que calculan promediando el crecimiento en cada trimestre; sin embargo, los economistas de Wall Street que usan Q / Q para el cuarto trimestre encontraron que el crecimiento en 2018 fue del 3.1%, por encima del 2.5% de 2017, según CNBC.com.]
Algunos informes económicos se publican trimestralmente y se comparan con los trimestres anteriores para indicar crecimiento económico. Por ejemplo, el informe del PIB, publicado por la Oficina de Análisis Económico (BEA), se publica trimestralmente e influye en las decisiones del gobierno, las empresas y las personas.
Para llevar clave
- Q / Q mide el crecimiento de una inversión o una empresa de un trimestre al siguiente.
- Los analistas consideran Q / Q cuando revisan el desempeño de una empresa durante varios períodos trimestrales.
- La comparación de información Q / Q entre compañías con diferentes fechas de inicio de trimestre puede distorsionar un análisis debido a factores estacionales o condiciones ambientales temporales.