Saisonbereinigung

Was ist Saisonbereinigung?

Eine Saisonbereinigung ist eine statistische Technik, die entwickelt wurde, um periodische Schwankungen in Statistiken oder Bewegungen bei Angebot und Nachfrage im Zusammenhang mit wechselnden Jahreszeiten auszugleichen. Es kann daher irreführende saisonale Komponenten einer wirtschaftlichen Zeitreihe eliminieren. Die Saisonbereinigung ist eine Methode zur Datenglättung,. die verwendet wird, um die Wirtschaftsleistung oder den Umsatz von Unternehmen für einen bestimmten Zeitraum vorherzusagen.

Saisonbereinigungen bieten einen klareren Überblick über nicht saisonale Trends und zyklische Daten, die andernfalls von saisonalen Unterschieden überschattet würden. Diese Anpassung ermöglicht es Ökonomen und Statistikern, die zugrunde liegenden Basistrends in einer bestimmten Zeitreihe besser zu verstehen .

Saisonale Anpassung erklärt

Saisonalität ist ein Merkmal einer Zeitreihe, in der die Daten regelmäßige und vorhersehbare Änderungen erfahren, die sich in jedem Kalenderjahr wiederholen. Jede vorhersehbare Schwankung oder jedes Muster, das sich über einen Zeitraum von einem Jahr wiederholt oder wiederholt, wird als saisonal bezeichnet.

Saisonbereinigungen sollen Abweichungen bei bestimmten Arten von Finanzaktivitäten ausgleichen. Beispielsweise verwendet das US Bureau of Labor Statistics (BLS) die Saisonbereinigung, um ein genaueres Bild des Beschäftigungs- und Arbeitslosenniveaus in den Vereinigten Staaten zu erhalten. Sie tun dies, indem sie den Einfluss saisonaler Ereignisse wie Feiertage, Wetterereignisse, Schulzeiten und sogar der Erntezeit beseitigen. Diese Anpassungen sind Schätzungen, die auf saisonalen Aktivitäten in den Vorjahren basieren.

Saisonale Ereignisse sind relativ vorübergehend, haben normalerweise eine bekannte Dauer und folgen in der Regel jedes Jahr zur gleichen Jahreszeit einem allgemein vorhersehbaren Muster. Infolgedessen können Saisonbereinigungen ihren Einfluss auf statistische Trends beseitigen. Anpassungen ermöglichen es Statistikern, nicht saisonale und zugrunde liegende Trends und Zyklen leichter zu beobachten und einen genauen und nützlichen Überblick über den Arbeitsmarkt und die Kaufgewohnheiten zu erhalten.

Anpassung der Daten an die Saisonalität

Die Anpassung der Daten an die Saisonalität gleicht periodische Schwankungen in Statistiken oder Bewegungen bei Angebot und Nachfrage im Zusammenhang mit wechselnden Jahreszeiten aus. Saisonale Schwankungen in den Daten können mithilfe eines Tools entfernt werden, das als saisonbereinigte Jahresrate (Saisonally Adjusted Annual Rate, SAAR) bekannt ist. Analysten beginnen mit Daten eines ganzen Jahres und ermitteln dann die durchschnittliche Zahl für jeden Monat oder jedes Quartal. Das Verhältnis zwischen der tatsächlichen Anzahl und dem Durchschnitt bestimmt den saisonalen Faktor für diesen Zeitraum. Um den SAAR zu berechnen, wird die unbereinigte monatliche Schätzung durch ihren Saisonabhängigkeitsfaktor dividiert und dann mit 12 multipliziert – oder mit 4, wenn vierteljährliche Daten anstelle von monatlichen Daten verwendet werden.

Beispielsweise werden Häuser im Sommer tendenziell schneller und zu höheren Preisen verkauft als im Winter. Wenn Sie also die Immobilienverkaufspreise im Sommer mit den Durchschnittspreisen des Vorjahres vergleichen, können Sie den falschen Eindruck gewinnen, dass die Preise steigen. Wenn Sie die Anfangsdaten jedoch saisonabhängig anpassen, können Sie sehen, ob die Werte wirklich steigen oder nur während des warmen Wetters vorübergehend steigen.

Saisonale Effekte unterscheiden sich von zyklischen Effekten. Saisonale Zyklen werden innerhalb eines Kalenderjahres beobachtet, während konjunkturelle Effekte, wie z. B. Umsatzsteigerungen aufgrund niedriger Arbeitslosenquoten, kürzere oder längere Zeiträume als ein Kalenderjahr umfassen können.

Saisonale Anpassungen legen zugrunde liegende Trends offen

Saisonale Bewegungen können erheblich sein, so dass sie oft andere Merkmale und Trends in den Daten verdecken können. Wenn keine Saisonbereinigungen vorgenommen werden, können Analysen der Daten keine genauen Ergebnisse liefern. Wenn jede Periode in einer Zeitreihe – beispielsweise jeder Monat im Geschäftsjahr – eine unterschiedliche Tendenz zu niedrigen oder hohen saisonalen Werten aufweist, kann es schwierig sein, die wahre Richtung der zugrunde liegenden Trends der Zeitreihe zu erkennen. Zu den Schwierigkeiten gehören Zunahmen oder Abnahmen der Wirtschaftstätigkeit, Wendepunkte und andere Wirtschaftsindikatoren.

Saisonalität wirkt sich auch auf bestimmte Branchen aus, die als saisonale Branchen bezeichnet werden und in der Regel das meiste Geld in kleinen, vorhersehbaren Teilen des Kalenderjahres verdienen. Unternehmen, die beispielsweise auf einen bestimmten Ansturm von Feiertagsverkäufen angewiesen sind, scheinen im Vergleich zu nicht saisonalen Unternehmen ungewöhnliche Einnahmen zu erzielen.

Wie der Verbraucherpreisindex (CPI) die Saisonbereinigung verwendet

Der Verbraucherpreisindex (CPI) verwendet die Software X-13ARIMA-SEATS zur saisonalen Anpassung, um saisonale Anpassungen von Preisdaten vorzunehmen, die saisonalen Anpassungen unterliegen, wie z. B. Kraftstoffe, Lebensmittel und Getränke, Fahrzeuge und einige Versorgungsunternehmen.

CPI-Ökonomen bewerten den saisonalen Status jeder Datenreihe jedes Jahr neu. Dazu berechnen sie jeden Januar neue saisonale Faktoren und wenden sie auf die Indexdaten der letzten fünf Jahre an. Indizes, die weiter als fünf Jahre zurückreichen, gelten als endgültig und werden nicht mehr revidiert. Die BLS bewertet auf der Grundlage spezifischer statistischer Kriterien neu, ob jede Reihe saisonbereinigt bleiben soll oder nicht. Die Saisonbereinigung der Interventionsanalyse wird verwendet, wenn ein einzelnes, nicht saisonales Ereignis die saisonbereinigten Daten beeinflusst.

Als sich beispielsweise die globale Rezession im Jahr 2008 auf die Kraftstoffpreise auswirkte, wurde die Saisonbereinigung der Interventionsanalyse verwendet, um ihre Auswirkungen auf die Kraftstoffpreise in diesem Jahr auszugleichen. Mit diesen Methoden kann der CPI genauere Preisindizes für Komponenten und Indizes formulieren, die keiner Saisonbereinigung unterliegen.

Reales Beispiel einer saisonalen Anpassung

Nehmen wir als Beispiel an, dass die Verkäufe von Laufschuhen, die im Sommer gekauft wurden, die im Winter gekaufte Menge übersteigen. 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 saisonale Anstieg der Verkäufe von Laufschuhen kann die allgemeinen Trends bei den Verkäufen von Sportschuhen über die gesamte Zeitreihe hinweg verschleiern. Daher wird eine Saisonbereinigung vorgenommen, um ein klares Bild von der allgemeinen Entwicklung der Laufschuhverkäufe zu erhalten.

Höhepunkte

• Diese Anpassungen bieten einen klareren Überblick über Nettotrends und nicht saisonale Änderungen der Daten.

• Saisonale Schätzungen basieren auf den Effektstärken des festen Ereignisses der Vorjahre.

• Saisonbereinigungen sind eine statistische Methode zum Glätten von Abweichungen in Zeitreihen bestimmter Arten von Wirtschaftstätigkeiten, die regelmäßig oder zyklisch auftreten.