基本効果

##基本効果とは何ですか？

基本効果は、2つのデータポイント間の比較に異なる参照ポイントを選択すると、比較の結果に影響を与える可能性がある効果です。これには、時系列データセット内の2つのポイント間のある種の比率またはインデックス値の使用が含まれることがよくありますが、断面データまたは他のタイプのデータにも適用できます。

異なる数やデータを比較する際の基本的な効果について考えるということは、「何と比較したのか」という質問を検討することを意味します。比較の根拠の選択は、比較の見かけの結果に大きな影響を与える可能性があります。無視したり誤解したりすると、基本効果が大きな歪みを引き起こし、誤った結論につながる可能性があります。ただし、慎重に検討すれば、データとそれを生成する基礎となるプロセスについてのアナリストの理解を深めるために活用できます。

##基本効果を理解する

基本効果は、2つのデータポイントが比率として比較されるたびに発生します。この比率では、現在のデータポイントまたは対象のポイントが分割されるか、別のデータポイント、ベースまたは比較ポイントのパーセンテージとして表されます。基数が比較の分母を構成するため、異なる基数を使用した比較では、さまざまな結果が得られる可能性があります。ベースの値が異常に高いまたは低い場合、比率が大幅に歪む可能性があり、誤解を招く可能性があります。

基本効果は、ある時点での生データ値が別の選択されたポイントと比較されている時系列データを使用して比較を議論するときに最も一般的に指摘されます。シリーズ内の多くの値が比較されている一定のインデックスベースがあるかどうか、または移動する期間ごとの比較を行うときに発生する可能性があります。

基本効果はあなたに賛成または反対に働くことができます。比較のために不適切な基準を選択したり、時間インデックスの基本効果を無視したりすると、データ系列の現在のポイントの変化の大きさまたは速度の認識が歪む可能性があります。これは、garbage-in-garbage-outのアイデアに関連しています。比較の分母の値が特徴的でないか、全体的なデータトレンドを表していない場合、比較は同様に、現在のデータポイントとデータ系列全体の関係、およびそれらのデータを生成するプロセスを表していないことになります。

たとえば、比較のために選択されたポイントが現在の期間または全体のデータに対して異常に高いまたは低い値を持っている場合、基本効果は、レートまたは経済成長率のインフレなどの数値の明らかな過小または過大評価につながる可能性があります。

一方、基本効果を理解し、実行する比較に適切な基本を選択する（または、少なくとも比較で基本効果を考慮する）と、データまたは基礎となるプロセスをよりよく理解できるようになります。たとえば、月次データポイントを12か月前の以前の値と比較すると、季節的な影響を除外するのに役立ちます。または、データポイントをそれ自体の値の長期移動平均と比較すると、現在のデータが異常に高い値を示しているか低い値を示しているかを明らかにするのに役立ちます。

##基本効果の例

インフレは、多くの場合、月ごとの数値または前年比の数値として表されます。通常、エコノミストと消費者は、1年前よりも今日の価格がどれだけ高いか低いかを知りたがっています。しかし、インフレの急上昇が1年後に逆の効果を生み出す可能性がある月は、本質的にインフレが鈍化したという印象を生み出します。

1年前の月の異常に高いまたは低いレベルのインフレに起因する月次インフレ率の歪みは、基本効果の例です。基本効果により、時間の経過に伴うインフレレベルを正確に評価することが困難になる可能性があります。インフレレベルが比較的一定で、強い外れ値がない場合は、時間の経過とともに減少します。

指数にまとめられた価格水準に基づいて計算されます。たとえば、ガソリン価格の高騰などにより、6月に指数が急上昇する可能性があります。次の11か月で、前月比の変化は通常に戻る可能性がありますが、翌年の6月に再び到着すると、その価格レベルは、インデックスがガソリン価格の一時的な急上昇を反映した前年の価格レベルと比較されます。 。

その場合、その月の指数が高かったため、今年の6月の物価変動は少なくなります。これは、実際には指数のわずかな変化が基本効果を反映しているだけなのに、インフレが抑制されたことを意味します。 1年前のより高い物価指数値の。

##ハイライト

-比較に別の参照またはベースを使用すると、データポイント間の比率またはパーセンテージの比較に大きなばらつきが生じる可能性があります。

-基本効果とは、比較または参照の基準の選択がデータポイント間の比較の結果に与える可能性のある効果を指します。

-基本効果は、比較や欺瞞的な結果の歪みにつながる可能性があります。または、十分に理解され、説明されている場合は、データとそれらを生成する基礎となるプロセスの理解を深めるために使用できます。