季节性调整

什么是季节性调整？

季节性调整是一种统计技术，旨在平衡统计数据的周期性波动或与季节变化相关的供需变动。因此，它可以消除经济时间序列中具有误导性的季节性成分。季节性调整是一种数据平滑方法，用于预测特定时期的经济表现或公司销售额。

季节性调整提供了对非季节性趋势和周期性数据的更清晰视图，否则这些数据会被季节性差异所掩盖。这种调整使经济学家和统计学家能够更好地了解给定时间序列中的基本基本趋势。

季节性调整说明

季节性是时间序列的一个特征，其中数据经历了每个日历年都会发生的定期且可预测的变化。在一年内反复出现或重复的任何可预测的波动或模式都被称为是季节性的。

季节性调整旨在消除某些类型金融活动的异常。例如，美国劳工统计局 (BLS)使用季节性调整来更准确地描绘美国的就业和失业水平。他们通过消除季节性事件的影响来做到这一点，例如假期、天气事件、学校时间表，甚至收获期。这些调整是基于前几年的季节性活动的估计。

季节性事件是相对暂时的，通常具有已知的持续时间，并且它们往往在每年的同一时间遵循通常可预测的模式。因此，季节性调整可以消除它们对统计趋势的影响。调整使统计人员能够更轻松地观察非季节性和潜在趋势和周期，并获得对劳动力市场和购买习惯的准确和有用的看法。

调整季节性数据

调整季节性数据可以平衡统计数据的周期性波动或与季节变化相关的供需变动。可以使用一种称为季节性调整年率 (SAAR)的工具来消除数据的季节性变化。分析师从一整年的数据开始，然后找到每个月或每个季度的平均数字。实际数字与平均值之间的比率决定了该时间段的季节性因素。为了计算 SAAR，未经调整的月度估计值除以其季节性因素，然后乘以 12——如果使用季度数据而不是月度数据，则乘以 4。

例如，房屋在夏季往往比冬季卖得更快且价格更高。因此，如果您将夏季房地产销售价格与上一年的中位数价格进行比较，您可能会误以为价格正在上涨。但是，如果您根据季节调整初始数据，您可以看到在温暖天气期间值是真正上升还是只是暂时上升。

季节性影响不同于周期性影响。在一个日历年内观察到季节性周期，而周期性影响，例如由于低失业率导致的销售增长，可以跨越比一个日历年更短或更长的时间段。

季节性调整暴露基本趋势

季节性变化可能很大，以至于它们经常会掩盖数据中的其他特征和趋势。如果不进行季节性调整，数据分析将无法得出准确的结果。如果时间序列中的每个时期（例如，财政年度中的每个月）具有不同的低季节性值或高季节性值趋势，则可能难以检测时间序列潜在趋势的真实方向。困难包括经济活动的增加或减少、转折点和其他经济指标。

季节性也会影响某些行业（称为季节性行业），这些行业通常在日历年的小部分、可预测的部分赚取大部分收入。例如，与非季节性业务相比，依赖特定假日销售高峰的公司似乎有异常的收益。

消费者价格指数 (CPI) 如何使用季节性调整

消费者价格指数 (CPI)使用X-13ARIMA-SEATS 季节性调整软件对被视为受季节性调整影响的定价数据执行季节性调整，例如汽车燃料、食品和饮料项目、车辆和一些公用事业。

CPI 经济学家每年重新评估每个数据系列的季节性状态。为此，他们每年 1 月计算新的季节性因素，并将其应用于过去五年的指数数据。超过五年的索引被认为是最终的，不再进行修订。 BLS 根据特定的统计标准重新评估每个系列是否应保持季节性调整。当单个非季节性事件影响经季节性调整的数据时，使用干预分析季节性调整。

例如，当 2008 年全球经济衰退影响燃料价格时，干预分析季节性调整被用来抵消其对当年燃料价格的影响。使用这些方法，CPI可以为不受季节调整的成分和指数制定更准确的价格指数。

季节性调整的真实示例

例如，假设夏天购买的跑鞋销量超过了冬天购买的数量。这一增长是由于更多人在夏季跑步或参加其他需要类似鞋类的户外活动的季节性因素。

跑鞋销售的季节性高峰可能会掩盖整个时间序列中运动鞋销售的总体趋势。因此，我们进行了季节性调整，以清楚了解跑鞋销售的总体趋势。

＃＃强调

这些调整提供了更清晰的数据净趋势和非季节性变化视图。
季节性估计是基于前几年固定事件的影响大小。
季节性调整是一种统计方法，用于消除定期或周期性发生的某些类型经济活动的时间序列异常。