Pelarasan Bermusim
Apakah Pelarasan Bermusim?
Pelarasan bermusim ialah teknik statistik yang direka untuk menyelaraskan perubahan berkala dalam statistik atau pergerakan dalam penawaran dan permintaan yang berkaitan dengan perubahan musim. Oleh itu, ia boleh menghapuskan komponen bermusim yang mengelirukan bagi siri masa ekonomi. Pelarasan bermusim ialah kaedah pelicinan data yang digunakan untuk meramalkan prestasi ekonomi atau jualan syarikat untuk tempoh tertentu.
Pelarasan bermusim memberikan pandangan yang lebih jelas tentang arah aliran bukan musim dan data kitaran yang sebaliknya akan dibayangi oleh perbezaan bermusim. Pelarasan ini membolehkan ahli ekonomi dan statistik memahami dengan lebih baik aliran asas asas dalam siri masa tertentu.
Diterangkan Pelarasan Bermusim
Kemusim ialah ciri siri masa di mana data mengalami perubahan biasa dan boleh diramal yang berulang setiap tahun kalendar. Sebarang turun naik yang boleh diramal atau corak yang berulang atau berulang dalam tempoh satu tahun dikatakan bermusim.
Pelarasan bermusim bertujuan untuk melancarkan penyimpangan dalam jenis aktiviti kewangan tertentu. Contohnya, Biro Statistik Buruh AS (BLS) menggunakan pelarasan bermusim untuk mencapai potret pekerjaan dan tahap pengangguran yang lebih tepat di Amerika Syarikat. Mereka melakukan ini dengan mengalih keluar pengaruh acara bermusim, seperti cuti, acara cuaca, jadual sekolah, dan juga tempoh menuai. Pelarasan ini adalah anggaran berdasarkan aktiviti bermusim pada tahun-tahun sebelumnya.
Acara bermusim adalah agak sementara, biasanya dengan tempoh yang diketahui, dan ia cenderung mengikut corak yang boleh diramal secara umum setiap tahun, pada masa yang sama dalam setahun. Akibatnya, pelarasan bermusim boleh mengalih keluar pengaruhnya pada arah aliran statistik. Pelarasan membolehkan ahli statistik lebih mudah memerhati trend dan kitaran bukan musim dan asas serta mendapatkan pandangan yang tepat dan berguna tentang pasaran buruh dan tabiat membeli.
Melaraskan Data untuk Kemusim
Melaraskan data untuk bermusim menyelaraskan perubahan berkala dalam statistik atau pergerakan dalam penawaran dan permintaan yang berkaitan dengan perubahan musim. Variasi bermusim dalam data boleh dialih keluar dengan menggunakan alat yang dikenali sebagai kadar tahunan pelarasan musim (SAAR). Penganalisis bermula dengan setahun penuh data dan kemudian mencari purata nombor untuk setiap bulan atau suku tahun. Nisbah antara nombor sebenar dan purata menentukan faktor bermusim untuk tempoh masa itu. Untuk mengira SAAR, anggaran bulanan yang tidak diselaraskan dibahagikan dengan faktor kemusimannya dan kemudian didarab dengan 12—atau dengan 4 jika data suku tahunan digunakan dan bukannya data bulanan.
Sebagai contoh, rumah cenderung untuk menjual lebih cepat dan pada harga yang lebih tinggi pada musim panas berbanding musim sejuk. Akibatnya, jika anda membandingkan harga jualan hartanah musim panas dengan harga median dari tahun sebelumnya, anda mungkin mendapat tanggapan palsu bahawa harga semakin meningkat. Walau bagaimanapun, jika anda melaraskan data awal berdasarkan musim, anda boleh melihat sama ada nilai benar-benar meningkat atau hanya meningkat seketika semasa cuaca panas.
Kesan bermusim adalah berbeza daripada kesan kitaran. Kitaran bermusim diperhatikan dalam satu tahun kalendar, manakala kesan kitaran, seperti peningkatan jualan disebabkan oleh kadar pengangguran yang rendah, boleh menjangkau tempoh masa yang lebih pendek atau lebih lama daripada satu tahun kalendar.
Pelarasan Bermusim Mendedahkan Trend Dasar
Pergerakan bermusim boleh menjadi besar, sehingga sering mengaburkan ciri dan arah aliran lain dalam data. Jika pelarasan bermusim tidak dibuat, analisis data tidak boleh menghasilkan keputusan yang tepat. Jika setiap tempoh dalam siri masa—contohnya, setiap bulan dalam tahun fiskal—mempunyai kecenderungan yang berbeza ke arah nilai bermusim yang rendah atau tinggi, sukar untuk mengesan arah sebenar arah aliran asas siri masa. Kesukaran termasuk peningkatan atau penurunan dalam aktiviti ekonomi, titik perubahan dan penunjuk ekonomi lain.
Kemusim juga mempengaruhi industri tertentu—yang dipanggil industri bermusim— yang biasanya menghasilkan sebahagian besar wang mereka semasa bahagian kecil yang boleh diramal dalam tahun kalendar. Syarikat yang bergantung pada jualan tergesa-gesa tertentu, misalnya, akan kelihatan mempunyai pendapatan yang tidak normal berbanding perniagaan bukan bermusim.
Bagaimana Indeks Harga Pengguna (CPI) Menggunakan Pelarasan Bermusim
Indeks Harga Pengguna (CPI) menggunakan perisian pelarasan bermusim X-13ARIMA-SEATS untuk melaksanakan pelarasan bermusim data harga yang dianggap tertakluk kepada pelarasan bermusim seperti bahan api motor, item makanan dan minuman, kenderaan dan beberapa utiliti.
Ahli ekonomi CPI menilai semula status bermusim setiap siri data setiap tahun. Untuk melakukan ini, mereka mengira faktor bermusim baharu setiap Januari dan menggunakannya pada lima tahun terakhir data indeks. Indeks yang kembali lebih jauh daripada lima tahun dianggap muktamad dan tidak lagi disemak. BLS menilai semula sama ada setiap siri harus kekal diselaraskan mengikut musim atau tidak, berdasarkan kriteria statistik tertentu. Analisis intervensi pelarasan bermusim digunakan apabila peristiwa tunggal bukan musim mempengaruhi data pelarasan bermusim.
Apabila kemelesetan global pada tahun 2008 menjejaskan harga bahan api, contohnya, analisis intervensi pelarasan bermusim digunakan untuk mengimbangi kesannya ke atas harga bahan api pada tahun tersebut. Menggunakan kaedah ini, CPI boleh merumuskan indeks harga yang lebih tepat untuk komponen dan indeks yang tidak tertakluk kepada pelarasan bermusim.
Contoh Dunia Sebenar Pelarasan Bermusim
Sebagai contoh, katakan bahawa jualan kasut lari yang dibeli pada musim panas melebihi jumlah yang dibeli pada musim sejuk. Peningkatan ini disebabkan oleh faktor bermusim bahawa lebih ramai orang berlari, atau menyertai aktiviti luar lain yang memerlukan kasut yang serupa, pada musim panas.
Lonjakan bermusim dalam jualan kasut larian boleh mengaburkan trend umum dalam jualan kasut sukan merentas siri masa. Oleh itu, pelarasan bermusim dibuat untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang trend umum jualan kasut lari.
Sorotan
Pelarasan ini memberikan pandangan yang lebih jelas tentang aliran bersih dan perubahan bukan musim dalam data.
Anggaran bermusim adalah berdasarkan saiz kesan peristiwa tetap tahun sebelumnya.
Pelarasan bermusim ialah kaedah statistik untuk melancarkan penyimpangan dalam siri masa jenis aktiviti ekonomi tertentu yang berlaku secara tetap atau kitaran.
