Điều chỉnh theo mùa là gì?
Điều chỉnh theo mùa là một kỹ thuật thống kê được thiết kế để thậm chí thay đổi định kỳ về thống kê hoặc chuyển động trong cung và cầu liên quan đến việc thay đổi mùa. Do đó, nó có thể loại bỏ các thành phần theo mùa sai lệch của một chuỗi thời gian kinh tế. Điều chỉnh theo mùa là một phương pháp làm mịn dữ liệu được sử dụng để dự đoán hiệu quả kinh tế hoặc doanh số của công ty trong một thời gian nhất định.
Điều chỉnh theo mùa cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng phi lý và dữ liệu theo chu kỳ mà nếu không sẽ bị lu mờ bởi sự khác biệt theo mùa. Sự điều chỉnh này cho phép các nhà kinh tế và thống kê hiểu rõ hơn về các xu hướng cơ bản, cơ bản trong một chuỗi thời gian nhất định.
Do đó, một tỷ lệ hàng năm đã được điều chỉnh để tính đến sự biến động theo mùa trong dữ liệu được gọi là tỷ lệ hàng năm được điều chỉnh theo mùa (SAAR). Để tính SAAR cho một năm nhất định, chia tỷ lệ chưa điều chỉnh cho một tháng nhất định cho hệ số thời vụ của nó, sau đó nhân con số đó với 12 để ngoại suy tỷ lệ hàng năm. Nếu dữ liệu hàng quý đang được sử dụng thay thế, nhân với bốn.
Điều chỉnh theo mùa
Điều chỉnh theo mùa nhằm giảm bớt quang sai trong một số loại hoạt động tài chính. Ví dụ, Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) sử dụng điều chỉnh theo mùa để đạt được một bức chân dung chính xác hơn về mức độ việc làm và thất nghiệp tại Hoa Kỳ. Họ làm điều này bằng cách loại bỏ ảnh hưởng của các sự kiện theo mùa, chẳng hạn như ngày lễ, sự kiện thời tiết, lịch học, và thậm chí cả thời kỳ thu hoạch.
Các sự kiện theo mùa là tạm thời, thường có độ dài đã biết và chúng có xu hướng theo một mô hình thường được dự đoán trước mỗi năm, vào cùng một thời điểm trong năm. Do đó, các điều chỉnh theo mùa có thể loại bỏ ảnh hưởng của chúng đối với các xu hướng thống kê. Các điều chỉnh cho phép các nhà thống kê dễ dàng quan sát các xu hướng và chu kỳ phi lý và cơ bản hơn và có được cái nhìn chính xác và hữu ích về thị trường lao động và thói quen mua hàng.
Những điều chỉnh này là ước tính dựa trên hoạt động theo mùa trong những năm trước.
Chìa khóa chính
- Điều chỉnh theo mùa cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về những thay đổi phi lý trong dữ liệu. Điều chỉnh được sử dụng để làm giảm quang sai trong một số loại hoạt động tài chính. Ước tính dựa trên tác động của sự kiện cố định năm trước.
Điều chỉnh theo mùa cho thấy xu hướng cơ bản
Chuyển động theo mùa có thể là đáng kể, đến mức chúng thường có thể che khuất các đặc điểm và xu hướng khác trong dữ liệu. Nếu điều chỉnh theo mùa không được thực hiện, các phân tích dữ liệu không thể mang lại kết quả chính xác. Ví dụ, nếu mỗi giai đoạn trong một chuỗi thời gian, ví dụ, mỗi tháng trong năm tài chính, có một xu hướng khác nhau đối với các giá trị theo mùa thấp hoặc cao, thì có thể khó phát hiện hướng thực sự của các xu hướng cơ bản của chuỗi thời gian. Khó khăn bao gồm tăng hoặc giảm trong hoạt động kinh tế, bước ngoặt và các chỉ số kinh tế khác.
Làm thế nào chỉ số giá tiêu dùng sử dụng điều chỉnh theo mùa
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) sử dụng phần mềm điều chỉnh theo mùa X-13ARIMA-SEATS để thực hiện điều chỉnh theo mùa dữ liệu giá được coi là điều chỉnh theo mùa như nhiên liệu động cơ, thực phẩm và đồ uống, phương tiện và một số tiện ích.
Các nhà kinh tế CPI đánh giá lại tình trạng theo mùa của từng chuỗi dữ liệu mỗi năm. Để làm điều này, họ tính toán các yếu tố mùa vụ mới mỗi tháng một và áp dụng chúng cho năm năm cuối cùng của dữ liệu chỉ mục. Các chỉ số cũ hơn năm tuổi được coi là cuối cùng và không còn được sửa đổi. Cục Thống kê Lao động đánh giá lại liệu mỗi loạt có nên duy trì điều chỉnh theo mùa hay không, dựa trên các tiêu chí thống kê cụ thể. Phân tích can thiệp điều chỉnh theo mùa được sử dụng khi một sự kiện đơn lẻ, không hợp lý ảnh hưởng đến dữ liệu được điều chỉnh theo mùa.
Ví dụ, khi suy thoái kinh tế toàn cầu năm 2008 ảnh hưởng đến giá nhiên liệu, phân tích can thiệp điều chỉnh theo mùa đã được sử dụng để bù đắp tác động của nó đối với giá nhiên liệu trong năm đó. Sử dụng các phương pháp này, CPI có thể hình thành các chỉ số giá chính xác hơn cho các thành phần và chỉ số không chịu sự điều chỉnh theo mùa.
Ví dụ thực tế về điều chỉnh theo mùa
Ví dụ, doanh số bán giày chạy trong mùa hè vượt quá số lượng mua trong mùa đông. Sự gia tăng này là do yếu tố mùa vụ mà nhiều người chạy, hoặc tham gia vào các hoạt động ngoài trời khác đòi hỏi giày dép tương tự, vào mùa hè.
Sự tăng đột biến theo mùa trong doanh số bán giày có thể che khuất các xu hướng chung trong doanh số bán giày thể thao trong toàn bộ chuỗi thời gian. Do đó, một sự điều chỉnh theo mùa được thực hiện để có được một bức tranh rõ ràng về xu hướng chung.
