Kwart over kwartaal (Q / Q)
Kwart over kwartaal (Q / Q) is een maat voor een investering of de groei van een bedrijf van het ene kwartaal naar het volgende. Q / Q-groei wordt meestal gebruikt om de groei van winst of omzet van een bedrijf te vergelijken, hoewel het ook kan worden gebruikt om veranderingen in de geldhoeveelheid, het bruto binnenlands product (BBP) of andere economische metingen te beschrijven.
Kwart over kwartaal (Q / Q) verklaard
Beleggers en analisten onderzoeken de jaarrekening, die jaarlijks of driemaandelijks wordt uitgegeven, om de financiële gezondheid van een bedrijf te beoordelen. De kwartaalafschriften zijn openbaar beschikbaar via de EDGAR-database en worden 10-Q-afschriften genoemd. Analisten kijken naar Q / Q-prestaties bij het beoordelen van de prestaties van een bedrijf over meerdere driemaandelijkse periodes.
Q / Q is een mate van prestatieverandering tussen één fiscaal kwartaal en het voorgaande kwartaal. Een kwart is meestal drie maanden of 90 dagen. Q / Q meet veranderingen in het groeipercentage of de winst van een bedrijf in een kwartaal ten opzichte van voorgaande kwartalen. Doorgaans is de vergelijking tussen rapporten van een kwart van het boekjaar van het bedrijf met de rapporten van het vorige kwartaal. Q / Q wordt als volgt berekend:
- (Huidig kwartaal - vorig kwartaal) / vorig kwartaal
In de onderstaande tabel worden bijvoorbeeld de Q1- en Q2-inkomsten van Intel Corporation en IBM Corporation voor 2017 weergegeven.
(in miljoenen) | Intel | IBM |
Q1 Inkomsten | $ 4.500 | $ 1.700 |
Q2 Inkomsten | $ 5.000 | $ 2.400 |
Q / Q verandering | ($ 5.000 - $ 4.500) / $ 4.500 | ($ 2.400 - $ 1.700) / $ 1.700 |
= 11% | = 41% |
Bron: IBM.com, 2018; Intel 2018
Terwijl de winst van Intel met 11% groeide van het eerste tot het tweede kwartaal in 2018, groeide de winst van IBM met een indrukwekkende 41% Q / Q. Merk echter op dat slechts twee opeenvolgende kwartalen zijn onderzocht. Een belegger zou verschillende andere kwartalen onderzoeken om te zien of deze veranderingen een trend zijn of alleen seizoensgebonden of tijdelijke aanpassingen. Het vergelijken van Q / Q-informatie tussen bedrijven met verschillende kwartstartdata kan een analyse verstoren - de opgenomen tijd kan variëren en seizoensgebonden factoren kunnen scheef lopen.
[Belangrijk: een belegger overweegt verschillende kwartalen over een periode om te bepalen of veranderingen een aanhoudende trend weerspiegelen of worden beïnvloed door seizoensgebonden of tijdelijke omgevingsfactoren.]
Andere variaties van de Q / Q zijn de maand-op-maand (M / M) en jaar-op-jaar (YOY). De maand na maand meet de groei ten opzichte van voorgaande maanden, maar is doorgaans volatieler dan Q / Q, omdat de mate van verandering wordt beïnvloed door eenmalige gebeurtenissen, zoals natuurrampen. De YOY rapporteert veranderingen in prestaties in één jaar ten opzichte van een vorig jaar. YOY neemt meer gegevens op en geeft zo een beter beeld op de lange termijn van het onderliggende rapportcijfer. Q / Q-veranderingssnelheid is doorgaans volatieler dan de YOY-meting maar minder vluchtig dan de M / M-waarde.
[Snelle feiten: volgens het Bureau of Economic Analysis bedroeg de groei in 2018 2, 6%, die zij berekenen door de groei in elk kwartaal te berekenen; economen op Wall Street die Q / Q gebruiken voor het vierde kwartaal, vonden de groei in 2018 echter 3, 1%, vergeleken met 2, 5% voor 2017, volgens CNBC.com.]
Sommige economische rapporten worden driemaandelijks gepubliceerd en vergeleken met voorgaande kwartalen om economische groei aan te geven. Het BBP-rapport, uitgegeven door het Bureau of Economic Analysis (BEA), wordt bijvoorbeeld elk kwartaal gepubliceerd en beïnvloedt de beslissingen van de overheid, bedrijven en particulieren.
Belangrijkste leerpunten
- Q / Q meet de groei van een investering of een bedrijf van het ene kwartaal naar het volgende.
- Analisten overwegen Q / Q bij het beoordelen van de prestaties van een bedrijf over meerdere driemaandelijkse periodes.
- Het vergelijken van Q / Q-informatie tussen bedrijven met verschillende kwartstartdata kan een analyse verstoren vanwege seizoensfactoren of tijdelijke omgevingsomstandigheden.