Saisonale Anpassung
Was ist saisonale Anpassung?
Eine Saisonbereinigung ist eine statistische Technik, die dazu dient, periodische Schwankungen in Statistiken oder Schwankungen von Angebot und Nachfrage im Zusammenhang mit wechselnden Jahreszeiten auszugleichen. Es kann daher irreführende saisonale Komponenten einer wirtschaftlichen Zeitreihe eliminieren. Die Saisonbereinigung ist eine Methode zur Datenglättung, die verwendet wird, um die Wirtschaftsleistung oder den Unternehmensumsatz für einen bestimmten Zeitraum vorherzusagen.
Saisonale Anpassungen bieten eine bessere Sicht auf nonseasonal Trends und zyklische Daten, die ansonsten durch die saisonalen Unterschiede im Schatten würden. Diese Anpassung ermöglicht es Ökonomen und Statistikern, die zugrunde liegenden Basistrends in einer bestimmten Zeitreihe besser zu verstehen.
Die zentralen Thesen
- Saisonale Anpassungen sind eine statistische Methode, um Abweichungen in Zeitreihen bestimmter Arten von Wirtschaftstätigkeiten auszugleichen, die regelmäßig oder zyklisch auftreten.
- Diese Anpassungen bieten einen klareren Überblick über Nettotrends und nicht saisonabhängige Datenänderungen.
- Saisonale Schätzungen basieren auf den Effektstärken des Fixereignisses der Vorjahre.
Saisonale Anpassung erklärt
Saisonalität ist ein Merkmal einer Zeitreihe, in der die Daten regelmäßige und vorhersehbare Änderungen erfahren, die sich jedes Kalenderjahr wiederholen. Alle vorhersehbaren Schwankungen oder Muster, die sich über einen Zeitraum von einem Jahr wiederholen oder wiederholen, werden als saisonal bezeichnet.
Saisonale Anpassungen sollen Abweichungen bei bestimmten Arten von Finanzaktivitäten ausgleichen. Das US Bureau of Labor Statistics (BLS) verwendet beispielsweise die Saisonbereinigung, um ein genaueres Bild der Beschäftigungs- und Arbeitslosigkeit in den Vereinigten Staaten zu erhalten. Sie tun dies, indem sie den Einfluss saisonaler Ereignisse wie Feiertage, Wetterereignisse, Schulpläne und sogar die Erntezeit beseitigen. Bei diesen Anpassungen handelt es sich um Schätzungen, die auf saisonalen Aktivitäten in den Vorjahren basieren.
Saisonale Ereignisse sind relativ temporär, in der Regel von bekannter Dauer, und neigen dazu, jedes Jahr zur gleichen Jahreszeit einem allgemein vorhersehbaren Muster zu folgen. Infolgedessen können saisonale Anpassungen ihren Einfluss auf statistische Trends beseitigen. Anpassungen ermöglichen es Statistikern, nicht-saisonale und zugrunde liegende Trends und Zyklen leichter zu beobachten und einen genauen und nützlichen Überblick über den Arbeitsmarkt und die Kaufgewohnheiten zu erhalten.
Daten an Saisonalität anpassen
Durch die Anpassung der Daten an die Saisonalität werden periodische Schwankungen der Statistiken oder Bewegungen von Angebot und Nachfrage im Zusammenhang mit wechselnden Jahreszeiten ausgeglichen . Durch die Verwendung eines Werkzeuges bekannt als saisonbereinigten Jahresrate können (Saar), jahreszeitlich bedingte Schwankungen in den Daten entfernt werden. Analysten beginnen mit einem ganzen Jahr mit Daten und ermitteln dann die durchschnittliche Zahl für jeden Monat oder jedes Quartal. Das Verhältnis zwischen der tatsächlichen Anzahl und dem Durchschnitt bestimmt den saisonalen Faktor für diesen Zeitraum. Um die SAAR zu berechnen, nehmen Sie die unbereinigte monatliche Schätzung, dividieren Sie sie durch ihren Saisonalitätsfaktor und multiplizieren Sie sie mit 12. Wenn stattdessen vierteljährliche Daten verwendet werden, multiplizieren Sie sie mit vier.
So verkaufen sich beispielsweise Häuser im Sommer tendenziell schneller und zu höheren Preisen als im Winter. Vergleicht eine Person die Sommerimmobilienverkaufspreise mit den Medianpreisen des Vorjahres, kann sie daher den falschen Eindruck gewinnen, dass die Preise steigen. Passt er die Ausgangsdaten jedoch saisonal an, kann er erkennen, ob die Werte durch das warme Wetter wirklich steigen oder nur vorübergehend steigen.
Saisonale Effekte unterscheiden sich von zyklischen Effekten, da saisonale Zyklen innerhalb eines Kalenderjahres beobachtet werden, während zyklische Effekte, wie z. B. Umsatzsteigerungen aufgrund niedriger Arbeitslosenquoten, Zeiträume umfassen können, die kürzer oder länger als ein Kalenderjahr sind.
Saisonale Anpassungen legen zugrunde liegende Trends offen
Saisonale Bewegungen können erheblich sein, so dass sie oft andere Merkmale und Trends in den Daten verschleiern. Ohne saisonale Anpassungen können Analysen der Daten keine genauen Ergebnisse liefern. Wenn jede Periode einer Zeitreihe – beispielsweise jeder Monat im Geschäftsjahr – eine andere Tendenz zu niedrigen oder hohen Saisonwerten aufweist, kann es schwierig sein, die wahre Richtung der zugrunde liegenden Trends der Zeitreihe zu erkennen. Zu den Schwierigkeiten zählen Zunahmen oder Abnahmen der Wirtschaftstätigkeit, Wendepunkte und andere Wirtschaftsindikatoren.
Die Saisonalität wirkt sich auch auf Branchen aus – sogenannte saisonale Branchen –, die ihr Geld normalerweise in kleinen, vorhersehbaren Teilen des Kalenderjahres verdienen. Zum Beispiel werden Unternehmen, die auf einen besonderen Ansturm von Weihnachtsverkäufen angewiesen sind, im Vergleich zu nicht saisonalen Unternehmen ungewöhnliche Einnahmen erzielen.
Wie der Verbraucherpreisindex die Saisonbereinigung verwendet
Der Verbraucherpreisindex (CPI) verwendet die saisonale Anpassungssoftware X-13ARIMA-SEATS, um saisonale Anpassungen von Preisdaten durchzuführen, die saisonalen Anpassungen unterliegen, wie z.
VPI-Ökonomen bewerten den saisonalen Status jeder Datenreihe jedes Jahr neu. Dazu berechnen sie jeden Januar neue Saisonfaktoren und wenden diese auf die Indexdaten der letzten fünf Jahre an. Indizes, die älter als fünf Jahre sind, gelten als endgültig und werden nicht mehr überarbeitet. Das Bureau of Labor Statistics bewertet auf der Grundlage spezifischer statistischer Kriterien neu, ob jede Reihe saisonbereinigt bleiben sollte oder nicht. Die Saisonbereinigung der Interventionsanalyse wird verwendet, wenn ein einzelnes, nicht saisonales Ereignis saisonbereinigte Daten beeinflusst.
Als sich beispielsweise die weltweite Rezession im Jahr 2008 auf die Kraftstoffpreise auswirkte, wurde eine saisonale Anpassung der Interventionsanalyse verwendet, um die Auswirkungen auf die Kraftstoffpreise in diesem Jahr auszugleichen. Mit diesen Methoden kann der CPI genauere Preisindizes für Komponenten und Indizes formulieren, die keiner Saisonbereinigung unterliegen.
Beispiel aus der Praxis für eine saisonale Anpassung
Nehmen wir als Beispiel an, dass der Verkauf von im Sommer gekauften Laufschuhen den im Winter gekauften Betrag übersteigt. Dieser Anstieg ist auf den saisonalen Faktor zurückzuführen, dass im Sommer mehr Menschen laufen oder an anderen Outdoor-Aktivitäten teilnehmen, die ähnliche Schuhe erfordern.
Der saisonale Anstieg der Verkäufe von Laufschuhen kann die allgemeinen Trends beim Verkauf von Sportschuhen über die gesamte Zeitreihe hinweg verdecken. Daher wird eine Saisonbereinigung vorgenommen, um ein klares Bild der allgemeinen Entwicklung zu erhalten.