기본 효과

기본 효과란?

기본 효과는 두 데이터 포인트 간의 비교를 위해 다른 참조 포인트를 선택하는 것이 비교 결과에 미칠 수 있는 효과입니다. 여기에는 시계열 데이터 세트의 두 지점 사이에 일종의 비율 또는 인덱스 값을 사용하는 경우가 많지만 횡단면 또는 다른 유형의 데이터에도 적용할 수 있습니다.

다른 숫자 또는 데이터 조각을 비교할 때 기저 효과에 대해 생각한다는 것은 "무엇과 비교합니까?"라는 질문을 고려하는 것을 의미합니다. 비교 기준의 선택은 비교의 명백한 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 무시하거나 잘못 이해하면 기저 효과가 큰 왜곡과 잘못된 결론을 초래할 수 있습니다. 그러나 신중하게 고려하면 데이터와 데이터를 생성하는 기본 프로세스에 대한 분석가의 이해를 향상시키는 데 활용할 수 있습니다.

기본 효과 이해하기

기저 효과는 현재 데이터 포인트 또는 관심 포인트가 다른 데이터 포인트, 기본 또는 비교 포인트의 백분율로 표현되거나 분할되는 비율로 두 데이터 포인트를 비교할 때마다 발생합니다. 기본 번호는 비교에서 분모를 구성하기 때문에 다른 기본 값을 사용하여 비교하면 매우 다양한 결과를 얻을 수 있습니다. 기준 값이 비정상적으로 높거나 낮으면 비율이 크게 왜곡되어 잠재적으로 기만적인 비교가 될 수 있습니다.

기본 효과는 한 시점의 원시 데이터 값을 다른 선택된 시점과 비교하는 시계열 데이터를 사용하여 비교를 논의할 때 가장 일반적으로 지적됩니다. 계열의 많은 값을 비교하는 상수 인덱스 기준이 있는지 여부 또는 이동 기간 간 비교를 수행할 때 발생할 수 있습니다.

기본 효과는 당신에게 유리하거나 불리할 수 있습니다. 비교를 위해 부적절한 기준을 선택하거나 시간 지수의 기저 효과를 무시하면 데이터 계열에서 현재 지점의 변화율이나 크기에 대한 왜곡된 인식을 초래할 수 있습니다. 이것은 가비지 인 가비지 아웃(garbage-in-garbage-out)의 아이디어와 관련이 있습니다. 비교에서 분모의 값이 특징적이지 않거나 전체 데이터 추세를 대표하지 않는 경우 비교는 마찬가지로 현재 데이터 포인트와 전체 데이터 시리즈 간의 관계와 해당 데이터를 생성하는 모든 프로세스 사이의 관계를 대표하지 않습니다.

비교를 위해 선택한 포인트가 현재 기간 또는 전체 데이터에 비해 비정상적으로 높거나 낮은 값을 갖는 경우 기저 효과로 인해 이자율이나 경제 성장률 에 대한 인플레이션 과 같은 수치가 과소 또는 과대 평가될 수 있습니다.

반면에 기저 효과를 이해하고 비교를 위해 적절한 기준을 선택하면(또는 최소한 비교에서 기저 효과를 고려하여) 데이터 또는 기본 프로세스를 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어 월별 데이터 포인트를 12개월 전의 이전 값과 비교하면 계절 효과를 필터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또는 데이터 포인트를 자체 값의 장기 이동 평균과 비교하면 현재 데이터가 비정상적으로 높거나 낮은 값을 표시하는지 밝힐 수 있습니다.

기본 효과의 예

인플레이션은 종종 월별 수치 또는 연간 수치로 표현됩니다. 일반적으로 경제학자와 소비자는 1년 전보다 현재 가격이 얼마나 높거나 낮은지 알고 싶어합니다. 그러나 인플레이션이 급등하는 달은 1년 후 반대의 효과를 일으켜 본질적으로 인플레이션이 둔화되었다는 인상을 줄 수 있습니다.

전년도 월의 비정상적으로 높거나 낮은 수준의 인플레이션으로 인한 월별 인플레이션 수치의 왜곡은 기저 효과의 한 예입니다. 기저 효과로 인해 시간이 지남에 따라 인플레이션 수준을 정확하게 평가하기 어려울 수 있습니다. 인플레이션 수준이 강한 이상값 없이 비교적 일정하면 시간이 지남에 따라 감소합니다.

인플레이션은 지수 에 요약된 물가 수준을 기반으로 계산 됩니다. 예를 들어 휘발유 가격의 급등으로 인해 지수가 6월에 급등할 수 있습니다. 다음 11개월 동안 월별 변화는 정상으로 돌아올 수 있지만 다음 해 6월이 다시 오면 휘발유 가격의 일회성 급등을 반영한 1년 전의 가격 수준과 가격 수준이 비교됩니다. .

이 경우 해당 월의 지수가 높았기 때문에 이번 6월 가격 변동은 더 적을 것이며, 이는 실제로 지수의 작은 변동이 기저 효과의 반영일 때 인플레이션이 진정되었음을 의미합니다. 1년 전 더 높은 물가 지수 값.

##하이라이트

• 비교를 위해 다른 참조 또는 기준을 사용하면 데이터 포인트 간의 비율 또는 백분율 비교에 큰 변화가 발생할 수 있습니다.

• 기저효과란 비교 또는 참조의 선택이 데이터 포인트 간의 비교 결과에 미칠 수 있는 효과를 말한다.

• 기저 효과는 비교 및 기만적인 결과의 왜곡으로 이어질 수 있으며, 잘 이해되고 설명된다면 데이터와 데이터를 생성하는 기본 프로세스에 대한 이해를 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.