ما هو المعدل السنوي المعدل (SAAR)؟
المعدل السنوي المعدل موسميا (SAAR) هو تعديل معدل يستخدم للبيانات الاقتصادية أو التجارية ، مثل أرقام المبيعات أو أرقام التوظيف ، التي تحاول إزالة الاختلافات الموسمية في البيانات. تتأثر معظم البيانات بوقت العام ، وتعديل الموسمية يعني أنه يمكن إجراء مقارنات أكثر دقة بين فترات زمنية مختلفة.
على سبيل المثال ، تميل صناعة الآيس كريم إلى الحصول على مستوى كبير من الموسمية حيث تبيع المزيد من الآيس كريم في فصل الصيف أكثر من فصل الشتاء ، وباستخدام أسعار البيع السنوية المعدلة موسمياً ، يمكن مقارنة المبيعات في الصيف بدقة بالمبيعات في الشتاء. وغالبًا ما يستخدمه المحللون في صناعة السيارات لحساب مبيعات السيارات.
التعديل الموسمي هو تقنية إحصائية مصممة للتأرجح الدوري في الإحصائيات أو حركات العرض والطلب المتعلقة بالمواسم المتغيرة. توفر التعديلات الموسمية عرضًا أوضح للتغيرات غير الموسمية في البيانات التي قد تطغى عليها الاختلافات الموسمية.
كيفية حساب المعدل السنوي المعدل موسميا (SAAR)
لحساب SAAR ، خذ التقدير الشهري غير المعدل ، قسّمه على عامل الموسمية ، واضربه في 12.
يبدأ المحللون بسنة كاملة من البيانات ، ثم يعثرون على متوسط العدد لكل شهر أو ربع. تحدد النسبة بين العدد الفعلي والمتوسط العامل الموسمي لتلك الفترة الزمنية. تخيل أن الشركة تكسب 144000 دولار على مدار السنة و 20000 دولار في يونيو. متوسط العائد الشهري هو 12000 دولار ، مما يجعل عامل الموسمية في يونيو على النحو التالي:
$ 20،000 / 12،000 $ = 1.67
في العام التالي ، ارتفعت الإيرادات خلال شهر يونيو إلى 30000 دولار. عند قسمة عامل الموسمية ، تكون النتيجة 17،964 دولارًا ، وعند ضربها بـ 12 ، فإن ذلك يجعل SAAR 215،568 دولارًا ، مما يشير إلى النمو. بدلاً من ذلك ، يمكن حساب SAAR من خلال أخذ التقدير الفصلي غير المعدل ، والقسمة على عامل الموسمية ، والضرب على أربعة.
كيف تساعد SAAR في مقارنات البيانات؟
يساعد المعدل السنوي المعدل (SAAR) في مقارنة البيانات بعدة طرق. من خلال ضبط مبيعات الشهر الحالي حسب الموسمية ، يمكن لرجال الأعمال حساب SAAR الحالي الخاص به ومقارنته بمبيعات العام السابق لتحديد ما إذا كانت المبيعات تتزايد أو تتناقص.
وبالمثل ، إذا كان الشخص يريد تحديد ما إذا كانت أسعار العقارات ترتفع في منطقته ، فيمكنه النظر في متوسط الأسعار في الشهر الحالي أو الربع الحالي ، وتعديل هذه الأرقام للتغيرات الموسمية وتحويلها إلى SAARs والتي يمكن مقارنتها بالأرقام الخاصة بـ السنوات السابقة. دون إجراء هذه التعديلات أولاً ، لا يقارن المحلل بين التفاح والتفاح ، ونتيجة لذلك ، لا يستطيع تقديم استنتاجات واضحة.
على سبيل المثال ، تميل المنازل إلى البيع بسرعة أكبر وبأسعار أعلى في فصل الصيف عنها في فصل الشتاء. نتيجة لذلك ، إذا قارنت أسعار مبيعات العقارات في الصيف مع متوسط أسعار العام السابق ، فقد يكون لديه انطباع خاطئ بأن الأسعار ترتفع. ومع ذلك ، إذا قام بضبط البيانات الأولية بناءً على الموسم ، فيمكنه معرفة ما إذا كانت القيم ترتفع حقًا أم أنها تزداد مؤقتًا بسبب الطقس الدافئ.
أسعار الصرف مقابل المعدلات غير الموسمية
في حين تحاول المعدلات الموسمية (SA) تحسين الفوارق بين التغيرات الموسمية ، فإن المعدلات غير الموسمية (NSA) لا تأخذ في الاعتبار التدفقات الموسمية (ebbs) والتدفقات. فيما يتعلق بمجموعة من المعلومات ، تتوافق بيانات NSA مع المعدل السنوي للمعلومات ، بينما تتوافق بيانات SA مع SAAR.
