التعديل الموسمي
ما هو التعديل الموسمي؟
التعديل الموسمي هو أسلوب إحصائي مصمم لموازنة التقلبات الدورية في الإحصائيات أو الحركات في العرض والطلب المرتبطة بتغير المواسم. وبالتالي ، يمكن أن يقضي على المكونات الموسمية المضللة لسلسلة زمنية اقتصادية. التعديل الموسمي هو طريقة لتجانس البيانات تُستخدم للتنبؤ بالأداء الاقتصادي أو مبيعات الشركة لفترة معينة.
توفر التعديلات الموسمية رؤية أوضح للاتجاهات غير الموسمية والبيانات الدورية التي من شأنها أن تطغى عليها الاختلافات الموسمية. يسمح هذا التعديل للاقتصاديين والإحصائيين بفهم أفضل للاتجاهات الأساسية الأساسية في سلسلة زمنية معينة.
شرح التعديل الموسمي
الموسمية هي سمة من سمات سلسلة زمنية تشهد فيها البيانات تغييرات منتظمة ويمكن التنبؤ بها تتكرر كل سنة تقويمية. يُقال إن أي تقلب أو نمط يمكن التنبؤ به يتكرر أو يتكرر خلال فترة عام واحد يكون موسميًا.
تهدف التعديلات الموسمية إلى التخفيف من الانحرافات في أنواع معينة من النشاط المالي. على سبيل المثال ، يستخدم المكتب الأمريكي لإحصائيات العمل (BLS) التعديل الموسمي لتحقيق صورة أكثر دقة لمستويات التوظيف والبطالة في الولايات المتحدة. يفعلون ذلك عن طريق إزالة تأثير الأحداث الموسمية ، مثل الإجازات وأحداث الطقس والجداول المدرسية وحتى فترة الحصاد. هذه التعديلات هي تقديرات تستند إلى النشاط الموسمي في السنوات السابقة.
الأحداث الموسمية مؤقتة نسبيًا ، وعادة ما تكون ذات مدة معروفة ، وتميل إلى اتباع نمط يمكن التنبؤ به بشكل عام كل عام ، في نفس الوقت من العام. نتيجة لذلك ، يمكن أن تزيل التعديلات الموسمية تأثيرها على الاتجاهات الإحصائية. تسمح التعديلات للإحصائيين بمراقبة الاتجاهات والدورات غير الموسمية والأساسية بسهولة أكبر والحصول على رؤية دقيقة ومفيدة لسوق العمل وعادات الشراء.
تعديل البيانات حسب الموسمية
يؤدي تعديل البيانات حسب الموسمية إلى إحداث تقلبات دورية في الإحصائيات أو تحركات العرض والطلب المرتبطة بتغير المواسم. يمكن إزالة الاختلافات الموسمية في البيانات باستخدام أداة تعرف باسم المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR). 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. لحساب SAAR ، يتم تقسيم التقدير الشهري غير المعدل على عامل الموسمية الخاص به ثم يتم ضربه في 12 - أو على 4 إذا تم استخدام البيانات ربع السنوية بدلاً من البيانات الشهرية.
على سبيل المثال ، تميل المنازل إلى البيع بسرعة أكبر وبأسعار أعلى في الصيف مقارنة بالشتاء. نتيجة لذلك ، إذا قارنت أسعار مبيعات العقارات الصيفية بمتوسط الأسعار من العام السابق ، فقد تحصل على انطباع خاطئ بأن الأسعار آخذة في الارتفاع. ومع ذلك ، إذا قمت بضبط البيانات الأولية بناءً على الموسم ، يمكنك معرفة ما إذا كانت القيم ترتفع بالفعل أم أنها تزداد مؤقتًا أثناء الطقس الدافئ.
تختلف التأثيرات الموسمية عن التأثيرات الدورية. يتم ملاحظة الدورات الموسمية خلال سنة تقويمية واحدة ، في حين أن التأثيرات الدورية ، مثل زيادة المبيعات بسبب معدلات البطالة المنخفضة ، يمكن أن تمتد لفترات زمنية أقصر أو أطول من سنة تقويمية واحدة.
التعديلات الموسمية تكشف الاتجاهات الأساسية
يمكن أن تكون الحركات الموسمية كبيرة ، لدرجة أنها غالبًا ما تحجب السمات والاتجاهات الأخرى في البيانات. إذا لم يتم إجراء تعديلات موسمية ، فإن تحليلات البيانات لا يمكن أن تسفر عن نتائج دقيقة. إذا كان لكل فترة في سلسلة زمنية - على سبيل المثال ، كل شهر في السنة المالية - اتجاه مختلف نحو القيم الموسمية المنخفضة أو المرتفعة ، فقد يكون من الصعب اكتشاف الاتجاه الحقيقي للاتجاهات الأساسية للسلسلة الزمنية. تشمل الصعوبات الزيادات أو النقصان في النشاط الاقتصادي ونقاط التحول والمؤشرات الاقتصادية الأخرى.
تؤثر الموسمية أيضًا على صناعات معينة - تسمى الصناعات الموسمية - والتي عادةً ما تجني معظم أموالها خلال الأجزاء الصغيرة التي يمكن التنبؤ بها من السنة التقويمية. الشركات التي تعتمد على اندفاع معين في مبيعات العطلات ، على سبيل المثال ، ستظهر أنها تحقق أرباحًا غير طبيعية مقارنة بالأعمال غير الموسمية.
كيف يستخدم مؤشر أسعار المستهلك (CPI) التعديلات الموسمية
يستخدم مؤشر أسعار المستهلك (CPI) برنامج التعديل الموسمي X-13ARIMA-SEATS لإجراء تعديلات موسمية لبيانات التسعير التي تعتبر خاضعة للتعديلات الموسمية مثل وقود السيارات والمواد الغذائية والمشروبات والمركبات وبعض المرافق.
يعيد الاقتصاديون في مؤشر أسعار المستهلك تقييم الحالة الموسمية لكل سلسلة بيانات كل عام. للقيام بذلك ، يقومون بحساب العوامل الموسمية الجديدة كل شهر يناير وتطبيقها على آخر خمس سنوات من بيانات المؤشر. تعتبر الفهارس التي ترجع إلى ما هو أبعد من خمس سنوات نهائية ولم تعد تخضع للمراجعة. يعيد BLS تقييم ما إذا كان يجب أن تظل كل سلسلة معدلة موسمياً أم لا ، بناءً على معايير إحصائية محددة. يتم استخدام التعديل الموسمي لتحليل التدخل عندما يؤثر حدث فردي غير موسمي على البيانات المعدلة موسمياً.
عندما أثر الركود العالمي في عام 2008 على أسعار الوقود ، على سبيل المثال ، تم استخدام التعديل الموسمي لتحليل التدخل لتعويض آثاره على تسعير الوقود في ذلك العام. باستخدام هذه الطرق ، يمكن لمؤشر أسعار المستهلك صياغة مؤشرات أسعار أكثر دقة للمكونات والمؤشرات التي لا تخضع للتعديل الموسمي.
مثال من العالم الحقيقي لتعديل موسمي
على سبيل المثال ، لنفترض أن مبيعات أحذية الجري التي تم شراؤها في الصيف تتجاوز المبلغ الذي تم شراؤه في الشتاء. ترجع هذه الزيادة إلى العامل الموسمي المتمثل في قيام المزيد من الأشخاص بالركض أو المشاركة في أنشطة خارجية أخرى تتطلب أحذية مماثلة في الصيف.
يمكن أن يؤدي الارتفاع الموسمي في مبيعات أحذية الجري إلى حجب الاتجاهات العامة في مبيعات الأحذية الرياضية عبر السلسلة الزمنية بأكملها. لذلك يتم إجراء تعديل موسمي للحصول على صورة واضحة للاتجاه العام لمبيعات أحذية الجري.
يسلط الضوء
توفر هذه التعديلات رؤية أوضح للاتجاهات الصافية والتغيرات غير الموسمية في البيانات.
تستند التقديرات الموسمية إلى أحجام تأثير الحدث الثابت للسنوات السابقة.
التعديلات الموسمية هي طريقة إحصائية لتخفيف الانحرافات في السلاسل الزمنية لأنواع معينة من النشاط الاقتصادي التي تحدث على أساس منتظم أو دوري.
