基础效果

##什么是基础效应？

基本效应是为两个数据点之间的比较选择不同的参考点可能对比较结果产生的影响。这通常涉及使用时间序列数据集中两点之间的某种比率或指数值，但也适用于横截面或其他类型的数据。

考虑比较不同数量或数据的基本效应意味着考虑“比较什么？”这个问题。比较基础的选择会对比较的明显结果产生很大影响。如果忽略或误解，基础效应可能会导致严重的扭曲并可能导致错误的结论。但是，如果仔细考虑，它可以用来提高分析师对数据和生成数据的基础过程的理解。

了解基础效果

每当将两个数据点作为一个比率进行比较时，就会出现基础效应，其中当前数据点或关注点被划分或表示为另一个数据点、基础或比较点的百分比。由于基数构成比较中的分母，因此使用不同基值的比较可能会产生差异很大的结果。如果碱基具有异常高或异常低的值，则会极大地扭曲比率，从而导致潜在的欺骗性比较。

在讨论使用时间序列数据进行比较时，最常指出基本效应，其中一个时间点的原始数据值与另一个选定点进行比较。是否存在与系列中的许多值进行比较的恒定索引基数，或者在进行移动期间的比较时，都可能发生这种情况。

基础效应可能对你有利也可能对你不利。选择不适当的比较基础或忽略时间索引中的基础效应可能会导致对数据系列中当前点的变化幅度或变化率的扭曲感知。这与garbage-in-garbage-out的思想有关；如果比较中的分母值不具特征或不能代表整体数据趋势，那么该比较同样不能代表当前数据点与整个数据系列之间的关系，以及生成这些数据的任何过程。

例如，如果选择用于比较的点相对于当前时期或整体数据具有异常高或低的值，则基数效应可能导致数据明显低估或高估，例如通货膨胀率或经济增长率。

另一方面，了解基础效应并为要进行的比较选择合适的基础（或至少考虑比较中的基础效应）可以更好地理解数据甚至基础过程。例如，将每月数据点与 12 个月前的数据点进行比较可以帮助过滤掉季节性影响。或者，将数据点与其自身值的长期移动平均值进行比较有助于揭示当前数据是否显示异常高或异常低的值。

基础效果示例

通货膨胀通常表示为环比数字或同比数字。通常，经济学家和消费者想知道今天的价格比一年前高或低多少。但是，通胀飙升的一个月可能会在一年后产生相反的效果，基本上给人一种通胀已经放缓的印象。

由去年同期异常高或低的通胀水平导致的月度通胀数据失真是基数效应的一个例子。基数效应会使准确评估一段时间内的通货膨胀水平变得困难。如果通货膨胀水平相对恒定，没有很强的异常值，它会随着时间的推移而减少。

通货膨胀是根据指数中汇总的价格水平计算的。例如，该指数可能会在 6 月飙升，这可能是由于汽油价格飙升。在接下来的 11 个月中，环比变化可能会恢复正常，但当第二年 6 月再次到来时，其价格水平将与去年同期相比，当时该指数反映了汽油价格的一次飙升.

在这种情况下，因为那个月的指数很高，所以今年 6 月的价格变化会比较小，这意味着通货膨胀已经减弱，而实际上，指数的小幅变化只是基数效应的反映——结果一年前较高的价格指数值。

＃＃强调

使用不同的参考或基准进行比较可能会导致数据点之间的比率或百分比比较有很大差异。
基准效应是指选择比较基准或参考基准对数据点之间比较结果的影响。
基础效应可能导致比较失真和欺骗性结果，或者，如果得到很好的理解和解释，可以用来提高我们对数据和生成数据的基本过程的理解。