Ajuste estacional
¿Qué es el ajuste estacional?
Un ajuste estacional es una técnica estadÃstica diseñada para equilibrar las oscilaciones periódicas de las estadÃsticas o los movimientos de la oferta y la demanda relacionados con los cambios de estación. Por lo tanto, puede eliminar los componentes estacionales engañosos de una serie temporal económica. El ajuste estacional es un método de suavizado de datos que se utiliza para predecir el rendimiento económico o las ventas de la empresa durante un perÃodo determinado.
Los ajustes estacionales brindan una visión más clara de las tendencias no estacionales y los datos cÃclicos que, de otro modo, se verÃan eclipsados por las diferencias estacionales. Este ajuste permite a los economistas y estadÃsticos comprender mejor las tendencias básicas subyacentes en una serie temporal determinada.
Explicación del ajuste estacional
La estacionalidad es una caracterÃstica de una serie temporal en la que los datos experimentan cambios regulares y predecibles que se repiten cada año calendario. Se dice que cualquier fluctuación o patrón predecible que se repite durante un perÃodo de un año es estacional.
Los ajustes estacionales están destinados a suavizar las aberraciones en ciertos tipos de actividad financiera. Por ejemplo, la Oficina de EstadÃsticas Laborales de EE. UU. (BLS) utiliza el ajuste estacional para lograr un retrato más preciso de los niveles de empleo y desempleo en los Estados Unidos. Lo hacen eliminando la influencia de los eventos estacionales, como las vacaciones, los eventos climáticos, los horarios escolares e incluso el perÃodo de cosecha. Estos ajustes son estimaciones basadas en la actividad estacional de años anteriores.
Los eventos estacionales son relativamente temporales, generalmente con una duración conocida, y tienden a seguir un patrón generalmente predecible cada año, en la misma época del año. Como resultado, los ajustes estacionales pueden eliminar su influencia en las tendencias estadÃsticas. Los ajustes permiten a los estadÃsticos observar más fácilmente las tendencias y los ciclos no estacionales y subyacentes y obtener una visión precisa y útil del mercado laboral y los hábitos de compra.
Ajuste de datos por estacionalidad
El ajuste de los datos por estacionalidad nivela las oscilaciones periódicas en las estadÃsticas o los movimientos en la oferta y la demanda relacionados con los cambios de estación. Las variaciones estacionales en los datos se pueden eliminar utilizando una herramienta conocida como tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR). Los analistas comienzan con un año completo de datos y luego encuentran el número promedio para cada mes o trimestre. La relación entre el número real y el promedio determina el factor estacional para ese perÃodo de tiempo. Para calcular el SAAR, la estimación mensual no ajustada se divide por su factor de estacionalidad y luego se multiplica por 12, o por 4 si se utilizan datos trimestrales en lugar de datos mensuales.
Por ejemplo, las casas tienden a venderse más rápido ya precios más altos en el verano que en el invierno. Como resultado, si compara los precios de venta de bienes raÃces de verano con los precios medios del año anterior, puede tener la falsa impresión de que los precios están subiendo. Sin embargo, si ajusta los datos iniciales en función de la temporada, puede ver si los valores aumentan realmente o solo aumentan momentáneamente durante el clima cálido.
Los efectos estacionales son diferentes de los efectos cÃclicos. Los ciclos estacionales se observan dentro de un año calendario, mientras que los efectos cÃclicos, como el aumento de las ventas debido a las bajas tasas de desempleo, pueden abarcar perÃodos de tiempo más cortos o más largos que un año calendario.
Los ajustes estacionales exponen las tendencias subyacentes
Los movimientos estacionales pueden ser sustanciales, tanto que a menudo pueden oscurecer otros rasgos y tendencias en los datos. Si no se realizan ajustes estacionales, los análisis de los datos no pueden arrojar resultados precisos. Si cada perÃodo de una serie temporal, por ejemplo, cada mes del año fiscal, tiene una tendencia diferente hacia valores estacionales altos o bajos, puede resultar difÃcil detectar la verdadera dirección de las tendencias subyacentes de la serie temporal. Las dificultades incluyen aumentos o disminuciones en la actividad económica, puntos de inflexión y otros indicadores económicos.
La estacionalidad también afecta a ciertas industrias, denominadas industrias estacionales,. que normalmente obtienen la mayor parte de su dinero durante pequeñas partes predecibles del año calendario. Las empresas que dependen de una avalancha particular de ventas navideñas, por ejemplo, parecerán tener ganancias anormales en comparación con las empresas no estacionales.
Cómo utiliza el Ãndice de precios al consumidor (IPC) el ajuste estacional
El Ãndice de precios al consumidor (CPI) utiliza el software de ajuste estacional X-13ARIMA-SEATS para realizar ajustes estacionales de los datos de precios que se consideran sujetos a ajustes estacionales, como combustibles para motores, alimentos y bebidas, vehÃculos y algunos servicios públicos.
Los economistas del IPC reevalúan el estado estacional de cada serie de datos cada año. Para ello, calculan nuevos factores estacionales cada enero y los aplican a los últimos cinco años de datos del Ãndice. Los Ãndices que se remontan a más de cinco años se consideran definitivos y ya no se revisan. El BLS reevalúa si cada serie debe permanecer desestacionalizada o no, según criterios estadÃsticos especÃficos. El ajuste estacional del análisis de intervención se utiliza cuando un solo evento no estacional influye en los datos ajustados estacionalmente.
Cuando la recesión mundial de 2008 afectó los precios de los combustibles, por ejemplo, se utilizó el ajuste estacional del análisis de intervención para compensar sus efectos en los precios de los combustibles en ese año. Con estos métodos, el IPC puede formular Ãndices de precios más precisos para componentes e Ãndices que no están sujetos a ajustes estacionales.
Ejemplo del mundo real de un ajuste estacional
A modo de ejemplo, digamos que las ventas de zapatillas deportivas compradas en verano superan la cantidad comprada en invierno. Este aumento se debe al factor estacional de que más gente corre, o participa en otras actividades al aire libre que requieren un calzado similar, en verano.
El aumento estacional en las ventas de zapatillas para correr puede oscurecer las tendencias generales en las ventas de calzado deportivo en toda la serie temporal. Por lo tanto, se realiza un ajuste estacional para obtener una imagen clara de la tendencia general de las ventas de calzado para correr.
Reflejos
Estos ajustes brindan una visión más clara de las tendencias netas y los cambios no estacionales en los datos.
Las estimaciones estacionales se basan en los tamaños del efecto del evento fijo de años anteriores.
Los ajustes estacionales son un método estadÃstico para suavizar las aberraciones en las series temporales de ciertos tipos de actividad económica que ocurren de manera regular o cÃclica.
