계절 조정이란 무엇입니까?
계절 조정은 계절 변화와 관련된 공급 및 수요의 통계 또는 움직임의주기적인 변동을 고르게하기 위해 설계된 통계 기법입니다. 따라서 경제 시계열의 오해를 일으키는 계절적 구성 요소를 제거 할 수 있습니다. 계절 조정은 주어진 기간 동안의 경제 성과 또는 회사 판매를 예측하는 데 사용되는 데이터 평활 방법입니다.
계절 조정은 계절적 차이로 인해 흐리게 표시되는 비 계절 추세 및 주기적 데이터를보다 명확하게 보여줍니다. 이러한 조정을 통해 경제학자와 통계학자는 주어진 시계열의 기본 추세를 더 잘 이해할 수 있습니다.
따라서 데이터의 계절 변동을 설명하기 위해 조정 된 연간 요금을 계절별 조정 연간 요금 (SAAR)이라고합니다. 주어진 연도의 SAAR을 계산하려면 주어진 달의 조정되지 않은 요율을 계절성 요인으로 나눈 다음 그 수치에 12를 곱하여 연간 요율을 추정합니다. 분기 별 데이터를 대신 사용하는 경우 4를 곱하십시오.
계절 조정 설명
계절 조정은 특정 유형의 재무 활동에서 수차를 완화하기위한 것입니다. 예를 들어, 미국 노동 통계국 (BLS)은 계절 조정을 사용하여 미국에서보다 정확한 고용 및 실업 수준을 달성합니다. 그들은 휴일, 날씨 이벤트, 학교 일정 및 수확 기간과 같은 계절 이벤트의 영향을 제거하여이를 수행합니다.
계절적 사건은 일시적이며 일반적으로 알려진 길이를 가지며 매년 같은 시간에 일반적으로 예측 가능한 패턴을 따르는 경향이 있습니다. 결과적으로 계절 조정은 통계 추세에 대한 영향을 제거 할 수 있습니다. 통계학자는 조정을 통해 비 계절적이고 근본적인 추세와주기를보다 쉽게 관찰하고 노동 시장과 구매 습관에 대한 정확하고 유용한 견해를 얻을 수 있습니다.
이러한 조정은 전년도의 계절 활동을 기반으로 한 추정치입니다.
주요 테이크 아웃
- 계절 조정은 데이터의 비 계절적 변화를보다 명확하게 보여줍니다. 조정은 특정 유형의 재무 활동에서 수차를 완화하는 데 사용됩니다.
계절적 조정으로 기본 트렌드 노출
계절적 움직임은 상당 할 수 있으므로 데이터의 다른 특성과 추세를 종종 모호하게 할 수 있습니다. 계절 조정이 이루어지지 않으면 데이터 분석으로 정확한 결과를 얻을 수 없습니다. 시계열의 각 기간 (예: 회계 연도의 각 달)이 계절 값이 낮거나 높은 경향이 다른 경우 시계열의 기본 추세의 실제 방향을 감지하기가 어려울 수 있습니다. 어려움은 경제 활동, 전환점 및 기타 경제 지표의 증가 또는 감소를 포함합니다.
소비자 물가 지수가 계절 조정을 사용하는 방법
소비자 물가 지수 (CPI)는 X-13ARIMA-SEATS 계절 조정 소프트웨어를 사용하여 모터 연료, 식음료 품목, 차량 및 일부 유틸리티와 같은 계절 조정이 적용되는 가격 데이터의 계절 조정을 수행합니다.
CPI 경제학자들은 매년 각 데이터 계열의 계절적 상태를 재평가합니다. 이를 위해 매년 1 월에 새로운 계절 요인을 계산하여 지난 5 년간의 색인 데이터에 적용합니다. 5 세 이상인 인덱스는 최종 것으로 간주되어 더 이상 수정되지 않습니다. 노동 통계국 (Bureau of Labor Statistics)은 특정 통계 기준에 따라 각 시리즈가 계절별로 조정되어야하는지 재평가합니다. 개입 분석 계절 조정은 계절적이지 않은 단일 이벤트가 계절 조정 데이터에 영향을 줄 때 사용됩니다.
예를 들어, 2008 년 전 세계 경기 침체가 연료 가격에 영향을 미쳤을 때 개입 분석 계절 조정을 사용하여 해당 연도의 연료 가격에 미치는 영향을 상쇄했습니다. 이러한 방법을 사용하여 CPI는 계절 조정이 적용되지 않는 구성 요소 및 지수에 대해보다 정확한 가격 지수를 공식화 할 수 있습니다.
계절 조정의 실제 예
예를 들어, 여름에 구매 한 운동화 판매는 겨울에 구매 한 수량을 초과합니다. 이러한 증가는 여름에 더 많은 사람들이 비슷한 신발을 필요로하는 다른 야외 활동에 참여하거나 참여하는 계절적 요인에 기인합니다.
러닝화 판매의 계절적 급증은 전체 시계열에서 운동화 판매의 일반적인 추세를 모호하게 할 수 있습니다. 따라서 일반적인 추세를 명확하게 파악하기 위해 계절별로 조정합니다.
