Co je sezónní úprava?

Co je sezónní úprava?

Sezónní očištění je statistická metoda navržená k vyrovnání periodických houpačky ve statistikách nebo pohyby nabídky a poptávky související s měnícími se ročními obdobími. Může tedy odstranit zavádějící sezónní složky ekonomiky časové řady. Sezónní očištění je a metoda vyhlazování dat který se používá k předpovědi ekonomické výkonnosti nebo prodejů společnosti za dané období.

Sezónní úpravy poskytují jasnější pohled na nesezónní trendy a cyklická data, která by jinak byla zastíněna sezónními rozdíly. Tato úprava umožňuje ekonomům a statistikům lépe porozumět základním základním trendům v dané časové řadě.

Sezónní očištění vysvětleno

Sezónnost je charakteristika časové řady, ve které data zažívají pravidelné a předvídatelné změny, které se opakují každý kalendářní rok. Jakákoli předvídatelná fluktuace nebo vzorec, který se opakuje nebo opakuje během jednoho roku, je považován za sezónní.

Sezónní úpravy jsou určeny k vyhlazení odchylek u určitých typů finanční činnosti. Například USA Bureau of Labor Statistics (BLS) využívá sezónní úpravu, aby dosáhl přesnějšího obrazu o zaměstnanosti a nezaměstnanosti ve Spojených státech. Dělají to odstraněním vlivu sezónních událostí, jako jsou prázdniny, počasí, školní plány a dokonce i období sklizně. Tyto úpravy jsou odhady založené na sezónní aktivitě v předchozích letech.

Sezónní události jsou relativně dočasné, obvykle se známým trváním, a obvykle se řídí obecně předvídatelným schématem každý rok, ve stejnou roční dobu. V důsledku toho mohou sezónní úpravy odstranit jejich vliv na statistické trendy. Úpravy umožňují statistikům snadněji sledovat nesezónní a související trendy a cykly a získat přesný a užitečný pohled na trh práce a nákupní návyky.

Úprava údajů pro sezónnost

Úprava údajů o sezónnosti vyrovnává pravidelné výkyvy ve statistikách nebo pohyby v nabídka a poptávka související se střídáním ročních období. Sezónní rozdíly v datech lze odstranit pomocí nástroje známého jako sezónně očištěná roční sazba (SAAR). Analytici začínají daty za celý rok a poté najdou průměrný počet za každý měsíc nebo čtvrtletí. Poměr mezi skutečným číslem a průměrem určuje sezónní faktor pro toto časové období. Pro výpočet SAAR je neupravený měsíční odhad dělen jeho faktorem sezónnosti a poté vynásoben 12 - nebo 4, pokud se místo měsíčních dat používají čtvrtletní data.

Například domy mají tendenci se v létě prodávat rychleji a za vyšší ceny než v zimě. Pokud tedy porovnáte letní prodejní ceny nemovitostí se středními cenami z předchozího roku, můžete mít falešný dojem, že ceny rostou. Pokud však upravíte počáteční data na základě ročního období, můžete vidět, zda hodnoty během teplého počasí skutečně stoupají nebo se jen na okamžik zvyšují.

Sezónní úpravy odhalují základní trendy

Sezónní pohyby mohou být značné, natolik, že často mohou zakrýt další vlastnosti a trendy v datech. Pokud nejsou provedeny sezónní úpravy, nemohou analýzy dat poskytnout přesné výsledky. Pokud má každé období v časové řadě - například každý měsíc ve fiskálním roce - jinou tendenci k nízké nebo vysoké sezónní hodnoty, může být obtížné zjistit skutečný směr základních trendů té doby série. Mezi potíže patří zvýšení nebo snížení ekonomické aktivity, body obratu a další ekonomické ukazatele.

Sezónnost také ovlivňuje některá odvětví - nazývaná sezónní odvětví - která obvykle vydělávají většinu peněz v malých, předvídatelných částech kalendářního roku. Společnosti, které se spoléhají například na spěch z prodeje svátků, budou mít ve srovnání s nesezónními podniky neobvyklé výdělky.

Jak index spotřebitelských cen využívá sezónní úpravu

The index spotřebitelských cen (CPI) používá software sezónních úprav X-13ARIMA-SEATS k provádění sezónních úprav údajů o cenách, které jsou považovány za podléhající sezónním úpravám, jako jsou motorová paliva, potraviny a nápoje, vozidla a některé utility.

Ekonomové CPI každoročně přehodnocují sezónní stav každé datové řady. K tomu každý leden vypočítají nové sezónní faktory a použijí je na posledních pět let indexových dat. Indexy, které sahají dále než pět let, jsou považovány za konečné a již se revidují. BLS přehodnocuje, zda má každá řada zůstat sezónně očištěná, či nikoli, na základě konkrétních statistických kritérií. Intervenční analýza sezónní úpravy se používá, když sezónně očištěná data ovlivňuje jedna nesezónní událost.

Když globální recese v roce 2008 ovlivnila například ceny pohonných hmot, byla použita sezónní úprava intervenční analýzy k vyrovnání jejích účinků na ceny pohonných hmot v daném roce. Pomocí těchto metod může CPI formulovat přesnější cenové indexy pro komponenty a indexy, které nepodléhají sezónnímu očištění.

Skutečný příklad sezónní úpravy

Jako příklad si řekněme, že prodeje běžecké obuvi zakoupené v létě převyšují částku nakoupenou v zimě. Tento nárůst je způsoben sezónním faktorem, že v létě běhá více lidí nebo se účastní jiných outdoorových aktivit vyžadujících podobnou obuv.

Sezónní nárůst prodeje běžecké obuvi může zakrýt obecné trendy v prodeji sportovní obuvi v celé časové řadě. K získání jasného obrazu o obecném trendu prodeje běžecké obuvi je proto provedena sezónní úprava.