المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR)
ما هو المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR)؟
المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR) هو تعديل معدل يستخدم للبيانات الاقتصادية أو التجارية ، مثل أرقام المبيعات أو أرقام التوظيف ، والذي يحاول إزالة التغيرات الموسمية في البيانات. تتأثر معظم البيانات بوقت السنة ، ويعني ضبط الموسمية أنه يمكن إجراء مقارنات نسبية أكثر دقة بين فترات زمنية مختلفة.
فهم المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR)
يسعى المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR) إلى إزالة التأثيرات الموسمية على الأعمال التجارية لاكتساب فهم أعمق لكيفية أداء الجوانب الأساسية للعمل على مدار العام. على سبيل المثال ، تميل صناعة الآيس كريم إلى الحصول على مستوى موسمي كبير حيث تبيع المزيد من الآيس كريم في الصيف مقارنة بالشتاء ، وباستخدام معدلات المبيعات السنوية المعدلة موسمياً ، يمكن مقارنة المبيعات في الصيف بدقة بالمبيعات في الشتاء. غالبًا ما يستخدمه المحللون في صناعة السيارات لحساب مبيعات السيارات.
التعديل الموسمي هو أسلوب إحصائي مصمم للتغلب على التقلبات الدورية في الإحصائيات أو تحركات العرض والطلب المرتبطة بتغير المواسم. توفر التعديلات الموسمية رؤية أوضح للتغيرات غير الموسمية في البيانات التي من شأنها أن تطغى عليها الاختلافات الموسمية.
حساب المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR)
لحساب SAAR ، خذ التقدير الشهري غير المعدل ، واقسمه على عامل الموسمية ، واضرب في 12.
يبدأ المحللون بسنة كاملة من البيانات ، ثم يجدون متوسط الرقم لكل شهر أو ربع سنة. تحدد النسبة بين العدد الفعلي والمتوسط العامل الموسمي لتلك الفترة الزمنية.
تخيل أن الشركة تكسب 144000 دولار على مدار عام و 20000 دولار في يونيو. يبلغ متوسط إيراداتها الشهرية 12000 دولار ، مما يجعل عامل الموسمية لشهر يونيو كما يلي:
في العام التالي ، ارتفعت الإيرادات خلال شهر يونيو لتصل إلى 30 ألف دولار. عند القسمة على عامل الموسمية ، تكون النتيجة 17،964 دولارًا ، وعند ضربها في 12 ، فإن ذلك يجعل SAAR 215،568 دولارًا ؛ مشيرا إلى النمو. بدلاً من ذلك ، يمكن حساب SAAR عن طريق أخذ التقدير ربع السنوي غير المعدل ، والقسمة على عامل الموسمية ، والضرب في أربعة.
المعدلات السنوية المعدلة موسمياً (SAARs) ومقارنات البيانات
يساعد المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR) في مقارنات البيانات بعدة طرق. من خلال تعديل مبيعات الشهر الحالي وفقًا للموسمية ، يمكن للشركة حساب SAAR الحالي ومقارنتها بمبيعات العام السابق لتحديد ما إذا كانت المبيعات تتزايد أم تتناقص.
وبالمثل ، إذا أراد شخص ما تحديد ما إذا كانت أسعار العقارات آخذة في الازدياد في منطقته ، فيمكنه إلقاء نظرة على متوسط الأسعار في الشهر أو الربع الحالي ، وتعديل هذه الأرقام للتغيرات الموسمية ، وتحويلها إلى SAARs التي يمكن مقارنتها بالأرقام للسنوات السابقة. بدون إجراء هذه التعديلات أولاً ، لا يقارن المحلل التفاح بالتفاح ، ونتيجة لذلك ، لا يمكنه تقديم استنتاجات واضحة.
على سبيل المثال ، تميل المنازل إلى البيع بسرعة أكبر وبأسعار أعلى في الصيف مقارنة بالشتاء. نتيجة لذلك ، إذا قارن شخص ما أسعار مبيعات العقارات الصيفية بمتوسط الأسعار من العام السابق ، فقد يحصل على انطباع خاطئ بأن الأسعار آخذة في الارتفاع. ومع ذلك ، إذا قاموا بتعديل البيانات الأولية بناءً على الموسم ، فيمكنهم معرفة ما إذا كانت القيم ترتفع حقًا أم أنها تزداد مؤقتًا بسبب الطقس الدافئ.
الأسعار السنوية المعدلة موسمياً (SAARs) مقابل المعدلات السنوية غير المعدلة موسمياً
بينما تحاول المعدلات المعدلة موسمياً إزالة الفروق بين التغيرات الموسمية ، فإن المعدلات المعدلة غير الموسمية (NSA) لا تأخذ في الاعتبار المد والجزر الموسمية. فيما يتعلق بمجموعة من المعلومات ، تتوافق بيانات NSA مع المعدل السنوي للمعلومات ، بينما تتوافق بيانات SA مع SAAR الخاص بها.
يسلط الضوء
من خلال تعديل البيانات التي تتأثر بالمواسم ، يمكن إجراء مقارنات أكثر دقة بين الفترات الزمنية المختلفة.
يعد استخدام المعدلات السنوية المعدلة موسميًا مفيدًا عند مقارنة نمو الأعمال أو ارتفاع الأسعار أو المبيعات أو أي بيانات يجب مقارنتها من فترة زمنية إلى أخرى.
المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR) هو تعديل معدل يستخدم في الأعمال التجارية لمراعاة التغيرات في البيانات بسبب التغيرات الموسمية.
