ما هو التعديل الموسمي؟
التعديل الموسمي هو تقنية إحصائية مصممة للتأرجح الدوري في الإحصائيات أو حركات العرض والطلب المتعلقة بالمواسم المتغيرة. وبالتالي ، يمكنها القضاء على المكونات الموسمية المضللة لسلسلة زمنية اقتصادية. يعد التعديل الموسمي طريقة لتصفح البيانات يتم استخدامها للتنبؤ بالأداء الاقتصادي أو مبيعات الشركة لفترة معينة.
توفر التعديلات الموسمية عرضًا أوضح للاتجاهات غير المنطقية والبيانات الدورية التي قد تغلب عليها الاختلافات الموسمية. يتيح هذا التعديل للاقتصاديين والإحصائيين فهم الاتجاهات الأساسية الأساسية بشكل أفضل في سلسلة زمنية معينة.
وبالتالي يُعرف المعدل السنوي الذي تم تعديله لحساب التقلبات الموسمية في البيانات بالمعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR). لحساب SAAR لسنة معينة ، قسّم المعدل غير المعدل لشهر معين على عامل الموسمية الخاص به ، ثم اضرب هذا الرقم في 12 لاستنباط معدل سنوي. إذا تم استخدام البيانات الفصلية بدلاً من ذلك ، اضربها في أربعة.
شرح التعديل الموسمي
تهدف التعديلات الموسمية إلى تخفيف الانحرافات في أنواع معينة من النشاط المالي. على سبيل المثال ، يستخدم مكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) التعديل الموسمي لتحقيق صورة أكثر دقة لمستويات التوظيف والبطالة في الولايات المتحدة. يفعلون ذلك عن طريق إزالة تأثير الأحداث الموسمية ، مثل الأعياد ، والأحداث الجوية ، والجداول المدرسية ، وحتى فترة الحصاد.
الأحداث الموسمية مؤقتة ، وعادة ما يكون لها طول معروف ، وتميل إلى اتباع نمط يمكن التنبؤ به بشكل عام كل عام ، في نفس الوقت من العام. نتيجة لذلك ، يمكن أن تؤدي التعديلات الموسمية إلى إزالة تأثيرها على الاتجاهات الإحصائية. تسمح التعديلات للإحصائيين بمراقبة الاتجاهات والدورات غير المنطقية والأساسية بسهولة أكبر والحصول على رؤية دقيقة ومفيدة لسوق العمل وعادات الشراء.
هذه التعديلات هي تقديرات تستند إلى النشاط الموسمي في السنوات السابقة.
الماخذ الرئيسية
- توفر التعديلات الموسمية عرضًا أوضح للتغيرات غير المنطقية في البيانات. يتم استخدام التعديلات لتخفيف الانحرافات في أنواع معينة من النشاط المالي. وتستند التقديرات إلى تأثيرات الحدث الثابت للعام السابق.
التعديلات الموسمية تعرض الاتجاهات الأساسية
يمكن أن تكون الحركات الموسمية كبيرة ، بحيث يمكنها غالبًا إخفاء السمات والاتجاهات الأخرى في البيانات. إذا لم يتم إجراء تعديلات موسمية ، فلن تتمكن تحليلات البيانات من الحصول على نتائج دقيقة. إذا كانت كل فترة في سلسلة زمنية - على سبيل المثال ، كل شهر في السنة المالية - لها اتجاه مختلف نحو القيم الموسمية المنخفضة أو العالية ، فقد يكون من الصعب اكتشاف الاتجاه الحقيقي للاتجاهات الأساسية للسلسلة الزمنية. وتشمل الصعوبات زيادة أو نقصان في النشاط الاقتصادي ، ونقاط التحول ، وغيرها من المؤشرات الاقتصادية.
كيف يستخدم مؤشر أسعار المستهلك التعديل الموسمي
يستخدم مؤشر أسعار المستهلك (CPI) برنامج تعديل موسمي لـ X-13ARIMA-SEATS لإجراء تعديلات موسمية لبيانات التسعير التي تعتبر خاضعة للتعديلات الموسمية مثل وقود السيارات ومواد الأطعمة والمشروبات والمركبات وبعض الأدوات المساعدة.
يعيد اقتصاديو مؤشر أسعار المستهلك تقييم الوضع الموسمي لكل سلسلة بيانات كل عام. للقيام بذلك ، يقومون بحساب العوامل الموسمية الجديدة كل يناير وتطبيقها على السنوات الخمس الأخيرة من بيانات الفهرس. تعتبر الفهارس التي يزيد عمرها عن خمس سنوات نهائية ولم تعد منقحة. يعيد مكتب إحصاءات العمل تقييم ما إذا كان ينبغي أن تظل كل سلسلة معدلة موسمياً أم لا ، بناءً على معايير إحصائية محددة. يتم استخدام التعديل الموسمي لتحليل التدخلات عندما يؤثر حدث فردي غير موسمي على البيانات المعدلة موسمياً.
على سبيل المثال ، عندما أثر الركود العالمي في عام 2008 على أسعار الوقود ، تم استخدام التعديل الموسمي لتحليل التدخلات لتعويض آثاره على تسعير الوقود في تلك السنة. باستخدام هذه الطرق ، يمكن لمؤشر أسعار المستهلك صياغة فهارس أسعار أكثر دقة للمكونات والفهارس التي لا تخضع للتعديل الموسمي.
العالم الحقيقي مثال على التعديل الموسمي
على سبيل المثال ، مبيعات الأحذية التي يتم شراؤها في الصيف تتجاوز المبلغ الذي تم شراؤه في فصل الشتاء. ترجع هذه الزيادة إلى العامل الموسمي الذي يعمل فيه المزيد من الأشخاص أو يشاركون في أنشطة خارجية أخرى تتطلب أحذية مماثلة في فصل الصيف.
يمكن أن يؤدي الارتفاع الموسمي في مبيعات الأحذية الجارية إلى حجب الاتجاهات العامة في مبيعات الأحذية الرياضية عبر السلسلة الزمنية بأكملها. لذلك تم إجراء تعديل موسمي للحصول على صورة واضحة عن الاتجاه العام.
