Kas ir sezonas korekcija?

Kas ir sezonas korekcija?

Sezonas korekcija ir statistiska metode, kas paredzēta periodiskas izlīdzināšanai šūpoles statistikā vai piedāvājuma un pieprasījuma izmaiņās, kas saistītas ar sezonu maiņu. Tādējādi tas var novērst ekonomikas maldinošos sezonas komponentus laika rindas. Sezonas korekcija ir a datu izlīdzināšanas metode ko izmanto, lai prognozētu ekonomiskos rādītājus vai uzņēmuma pārdošanas apjomu noteiktā laika periodā.

Sezonālās korekcijas sniedz skaidrāku priekšstatu par sezonālajām tendencēm un cikliskajiem datiem, kurus citādi aizēnotu sezonālās atšķirības. Šī korekcija ļauj ekonomistiem un statistiķiem labāk izprast bāzes tendences noteiktā laika rindā.

Sezonas korekcija izskaidrota

Sezonalitāte ir raksturīga laika rindai, kurā dati piedzīvo regulāras un paredzamas izmaiņas, kas atkārtojas katru kalendāro gadu. Jebkuras paredzamas svārstības vai modelis, kas atkārtojas vai atkārtojas viena gada laikā, tiek uzskatīts par sezonālu.

Sezonas korekcijas ir paredzētas, lai izlīdzinātu novirzes dažu veidu finanšu darbībās. Piemēram, ASV Darba statistikas birojs (BLS) izmanto sezonas korekciju, lai iegūtu precīzāku portretu par nodarbinātību un bezdarba līmeni ASV. Viņi to dara, novēršot sezonālu notikumu ietekmi, piemēram, brīvdienas, laika apstākļus, skolu grafikus un pat ražas novākšanas periodu. Šīs korekcijas ir aplēses, kuru pamatā ir sezonālā aktivitāte iepriekšējos gados.

Sezonas notikumi ir samērā īslaicīgi, parasti ar zināmu ilgumu, un tiem ir tendence ievērot vispārēji paredzamu modeli katru gadu vienā un tajā pašā gada laikā. Tā rezultātā sezonālās korekcijas var novērst to ietekmi uz statistikas tendencēm. Korekcijas ļauj statistikas darbiniekiem vieglāk novērot sezonālās un pamatā esošās tendences un ciklus, kā arī iegūt precīzu un noderīgu priekšstatu par darba tirgu un pirkšanas paradumiem.

Datu pielāgošana sezonalitātei

Datu pielāgošana sezonalitātei izlīdzina periodiskas statistikas svārstības vai izmaiņas piedāvājums un pieprasījums kas saistīti ar gadalaiku maiņu. Sezonālās datu variācijas var novērst, izmantojot rīku, kas pazīstams kā sezonāli izlīdzināta gada likme (SAAR). Analītiķi sāk ar visa gada datiem un pēc tam atrod katra mēneša vai ceturkšņa vidējo skaitu. Attiecība starp faktisko skaitu un vidējo nosaka konkrētā laika perioda sezonas faktoru. Lai aprēķinātu SAAR, nekoriģēto mēneša aprēķinu dala ar tā sezonalitātes koeficientu un pēc tam reizina ar 12 - vai ar 4, ja mēneša datu vietā tiek izmantoti ceturkšņa dati.

Piemēram, mājokļi vasarā parasti tiek pārdoti ātrāk un par augstākām cenām nekā ziemā. Rezultātā, salīdzinot vasaras nekustamā īpašuma pārdošanas cenas ar iepriekšējā gada vidējām cenām, var rasties nepareizs priekšstats, ka cenas pieaug. Tomēr, ja pielāgojat sākotnējos datus, ņemot vērā sezonu, varat redzēt, vai siltā laikā vērtības patiešām palielinās vai tikai īslaicīgi palielinās.

Sezonālās korekcijas atklāj pamatā esošās tendences

Sezonālās kustības var būt tik būtiskas, ka tās bieži var aizēnot citas datu iezīmes un tendences. Ja netiek veiktas sezonālas korekcijas, datu analīze nevar dot precīzus rezultātus. Ja katram laika rindas periodam, piemēram, katram fiskālā gada mēnesim, ir atšķirīga tendence uz zemu vai augstas sezonas vērtības, var būt grūti noteikt tā laika tendenču patieso virzienu sērija. Grūtības ietver ekonomiskās aktivitātes pieaugumu vai samazināšanos, pagrieziena punktus un citus ekonomiskos rādītājus.

Sezonalitāte ietekmē arī noteiktas nozares, ko sauc par sezonālajām nozarēm, kuras parasti pelna lielāko daļu naudas mazās, paredzamās kalendārā gada daļās. Uzņēmumiem, kas paļaujas uz īpašu brīvdienu pārdošanas steigu, šķiet, ir neparasti ienākumi salīdzinājumā ar sezonāliem uzņēmumiem.

Kā patēriņa cenu indekss izmanto sezonālo korekciju

The patēriņa cenu indekss (PCI) izmanto X-13ARIMA-SEATS sezonālās korekcijas programmatūru, lai veiktu cenu korekcijas sezonālās korekcijas uz ko attiecas sezonālās korekcijas, piemēram, degviela, pārtika un dzērieni, transportlīdzekļi un daži komunālie pakalpojumi.

PCI ekonomisti katru gadu atkārtoti novērtē katras datu sērijas sezonālo stāvokli. Lai to izdarītu, viņi katru janvāri aprēķina jaunus sezonas faktorus un piemēro tos pēdējo piecu gadu indeksa datiem. Indeksi, kas sniedzas vairāk nekā piecus gadus, tiek uzskatīti par galīgiem un vairs netiek pārskatīti. Pamatojoties uz īpašiem statistikas kritērijiem, BLS pārvērtē, vai katrai sērijai vajadzētu būt sezonāli koriģētai. Intervences analīzes sezonālās korekcijas tiek izmantotas, ja viens, ne sezonas notikums ietekmē sezonāli izlīdzinātus datus.

Piemēram, kad 2008. gada globālā lejupslīde ietekmēja degvielas cenas, tika izmantota sezonālās korekcijas intervences analīze, lai kompensētu tās ietekmi uz degvielas cenu attiecīgajā gadā. Izmantojot šīs metodes, PCI var formulēt precīzākus cenu indeksus komponentiem un indeksiem, kas nav pakļauti sezonālai korekcijai.

Sezonas korekcijas piemērs reālajā pasaulē

Piemēram, pieņemsim, ka vasarā nopirkto skriešanas apavu pārdošanas apjoms pārsniedz ziemā nopirkto. Šis pieaugums ir saistīts ar sezonālo faktoru, ka vasarā vairāk cilvēku skrien vai piedalās citās āra aktivitātēs, kurām nepieciešami līdzīgi apavi.

Sezonālais kāpums skriešanas apavu pārdošanā var aptumšot vispārējās sporta apavu pārdošanas tendences visā laikrindā. Tāpēc tiek veikta sezonāla korekcija, lai iegūtu skaidru priekšstatu par skriešanas apavu pārdošanas vispārējo tendenci.