Saisonale Anpassung
Eine saisonale Anpassung ist eine statistische Technik, die dazu dient, periodische Schwankungen der Statistiken oder Veränderungen von Angebot und Nachfrage im Zusammenhang mit sich ändernden Jahreszeiten auszugleichen. Es kann daher irreführende saisonale Komponenten einer wirtschaftlichen Zeitreihe eliminieren. Die saisonale Anpassung ist eine Methode zur Datenglättung, mit der die Wirtschaftsleistung oder der Umsatz eines Unternehmens für einen bestimmten Zeitraum prognostiziert werden.
Saisonbereinigungen bieten einen klareren Überblick über nicht saisonale Trends und zyklische Daten, die ansonsten von den saisonalen Unterschieden überschattet würden. Durch diese Anpassung können Ökonomen und Statistiker die zugrunde liegenden Basistrends in einer bestimmten Zeitreihe besser verstehen.
Eine Jahresrate, die angepasst wurde, um saisonale Datenschwankungen zu berücksichtigen, wird daher als saisonbereinigte Jahresrate (SAAR) bezeichnet. Um den SAAR für ein bestimmtes Jahr zu berechnen, dividieren Sie den nicht angepassten Satz für einen bestimmten Monat durch seinen Saisonalitätsfaktor und multiplizieren Sie diesen Wert mit 12, um einen Jahressatz zu extrapolieren. Wenn stattdessen vierteljährliche Daten verwendet werden, multiplizieren Sie diese mit vier.
Saisonbereinigung erklärt
Saisonale Anpassungen sollen Abweichungen bei bestimmten Arten von Finanzaktivitäten ausgleichen. Beispielsweise verwendet das US-amerikanische Amt für Arbeitsstatistik (BLS) die Saisonbereinigung, um ein genaueres Bild der Beschäftigungs- und Arbeitslosenquote in den USA zu erhalten. Sie tun dies, indem sie den Einfluss von saisonalen Ereignissen wie Feiertagen, Wetterereignissen, Schulplänen und sogar der Erntezeit entfernen.
Saisonale Ereignisse sind vorübergehend, haben in der Regel eine bekannte Dauer und folgen in der Regel jedes Jahr zur gleichen Jahreszeit einem vorhersehbaren Muster. Infolgedessen können saisonale Anpassungen ihren Einfluss auf statistische Trends aufheben. Mithilfe von Anpassungen können Statistiker nicht saisonabhängige und zugrunde liegende Trends und Zyklen leichter beobachten und sich einen genauen und nützlichen Überblick über den Arbeitsmarkt und die Kaufgewohnheiten verschaffen.
Diese Anpassungen sind Schätzungen, die auf den saisonalen Aktivitäten der Vorjahre beruhen.
Die zentralen Thesen
- Saisonale Anpassungen bieten eine bessere Übersicht über nicht saisonale Datenänderungen.
- Anpassungen werden verwendet, um Abweichungen bei bestimmten Arten von Finanzaktivitäten auszugleichen.
- Die Schätzungen basieren auf den Auswirkungen des fixen Ereignisses des Vorjahres.
Saisonale Anpassungen legen zugrunde liegende Trends offen
Saisonale Bewegungen können so umfangreich sein, dass sie häufig andere Merkmale und Trends in den Daten verdecken. Wenn keine saisonalen Anpassungen vorgenommen werden, können die Datenanalysen keine genauen Ergebnisse liefern. Wenn jeder Zeitraum in einer Zeitreihe - beispielsweise jeder Monat im Geschäftsjahr - eine andere Tendenz zu niedrigen oder hohen saisonalen Werten aufweist, kann es schwierig sein, die wahre Richtung der zugrunde liegenden Trends der Zeitreihen zu erkennen. Zu den Schwierigkeiten zählen die Zunahme oder Abnahme der Wirtschaftstätigkeit, Wendepunkte und andere Wirtschaftsindikatoren.
Wie der Verbraucherpreisindex die saisonale Anpassung verwendet
Der Verbraucherpreisindex (VPI) verwendet die Saisonanpassungssoftware X-13ARIMA-SEATS, um saisonale Anpassungen von Preisdaten vorzunehmen, die saisonalen Anpassungen unterliegen, z. B. bei Kraftstoffen, Lebensmitteln und Getränken, Fahrzeugen und einigen Versorgungsunternehmen.
VPI-Ökonomen bewerten den saisonalen Status jeder Datenreihe jedes Jahr neu. Dazu berechnen sie jeden Januar neue Saisonfaktoren und wenden diese auf die Indexdaten der letzten fünf Jahre an. Indizes, die älter als fünf Jahre sind, gelten als endgültig und werden nicht mehr überarbeitet. Das Bureau of Labour Statistics bewertet anhand spezifischer statistischer Kriterien neu, ob die einzelnen Reihen saisonbereinigt bleiben sollen oder nicht. Die saisonale Anpassung der Interventionsanalyse wird verwendet, wenn ein einzelnes nicht saisonales Ereignis die saisonbereinigten Daten beeinflusst.
Als beispielsweise die globale Rezession 2008 die Kraftstoffpreise beeinflusste, wurde die saisonale Anpassung der Interventionsanalyse verwendet, um die Auswirkungen auf die Kraftstoffpreise in diesem Jahr auszugleichen. Mit diesen Methoden kann der VPI genauere Preisindizes für Komponenten und Indizes formulieren, die keiner saisonalen Anpassung unterliegen.
Reales Beispiel für eine saisonale Anpassung
Beispielsweise übersteigt der Verkauf von im Sommer gekauften Laufschuhen den im Winter gekauften Betrag. Dieser Anstieg ist auf den saisonalen Faktor zurückzuführen, dass im Sommer mehr Menschen laufen oder an anderen Outdoor-Aktivitäten teilnehmen, für die ähnliche Schuhe erforderlich sind.
Der saisonbedingte Anstieg beim Verkauf von Laufschuhen kann die allgemeinen Trends beim Verkauf von Sportschuhen über die gesamte Zeitreihe hinweg verdecken. Daher wird eine saisonale Anpassung vorgenommen, um ein klares Bild der allgemeinen Entwicklung zu erhalten.
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