계절이란 무엇입니까?
계절성은 데이터가 매년 반복되는 규칙적이고 예측 가능한 변경을 경험하는 시계열의 특성입니다. 1 년 동안 반복되거나 반복되는 예측 가능한 변동 또는 패턴은 계절적이라고합니다.
계절적 효과는 1 년 내에 계절적주기가 관찰되므로 계절적 효과는 주기적 효과와 다릅니다. 반면 낮은 실업률로 인한 판매 증가와 같은 주기적 효과는 1 년보다 짧거나 긴 기간에 걸쳐있을 수 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 계절성은 일정 또는 상업 시즌을 포함하여 계절에 따라 비즈니스 또는 경제에서 1 년 동안 발생하는 예측 가능한 변경을 나타냅니다. 계절성은 주식 및 경제 동향을 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 회사는 계절성을 사용하여 재고 및 직원과 같은 특정 비즈니스 결정을 결정할 수 있습니다. 계절 측정의 한 예는 소매 판매로, 일반적으로 해당 연도 4 분기 동안 더 많은 지출이 발생합니다.
계절성 이해
계절성은 특정 계절에 따라 정기적으로 발생하는 특정 비즈니스 영역 및주기의주기적인 변동을 나타냅니다. 시즌은 여름 또는 겨울과 같은 달력 시즌을 의미하거나 휴가 시즌과 같은 상업 시즌을 의미 할 수 있습니다.
비즈니스의 계절성을 이해하는 회사는 인벤토리, 직원 및 기타 관련 활동의 예상 계절 성과 일치하는 인벤토리, 직원 및 기타 결정을 예측하고 시간을 계산하여 비용을 줄이고 수익을 높일 수 있습니다.
주식을 분석 할 때 계절적 영향을 고려하는 것이 투자자의 이익과 포트폴리오에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 중요합니다. 특정 계절에 더 많은 매출을 경험하는 비즈니스는 성수기에는 상당한 이익을 보이며 비수기에는 상당한 손실을 보일 수 있습니다. 이를 고려하지 않으면, 투자자는 회사의 계절적 비즈니스 사이클의 일부로 발생하는 계절적 변화를 고려하지 않고 당면한 활동을 기반으로 유가 증권을 매매 할 수 있습니다.
특정 경제 데이터를 추적 할 때는 계절성을 고려해야합니다. 경제 성장은 날씨와 휴일을 포함한 다양한 계절 요인에 의해 영향을받을 수 있습니다. 경제학자는 이러한 요소를 기반으로 분석을 조정할 때 경제가 어떻게 움직이는 지 더 잘 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 국내 총생산 (GDP)의 약 3 분의 2는 계절 소비량 인 소비자 지출로 구성됩니다. 더 많은 소비자가 소비할수록 경제는 더 많이 성장합니다.
반대로, 지갑 줄을 줄이면 경제가 축소됩니다. 이 계절성을 고려하지 않았다면, 경제학자들은 경제가 실제로 어떻게 움직이고 있는지 명확하게 파악할 수 없을 것입니다.
계절성은 계절 산업이라고하는 산업에도 영향을 미치며 일반적으로 작년의 예측 가능한 작은 기간 동안 대부분의 돈을 벌게됩니다.
계절의 예
계절성이 계절에 따라 관측 될 수있는 경우는 연중 내내 정기적으로 변하는 경우가 많습니다.
예를 들어, 추운 겨울과 따뜻한 여름 기후에 사는 경우 겨울에는 난방 비용이 상승하고 여름에는 가을이 발생할 수 있습니다. 난방 비용의 계절성은 매년 같은시기에 합리적으로 되풀이 될 것으로 예상합니다.
마찬가지로 미국 내 선 스크린 및 선탠 제품을 판매하는 회사는 제품 수요가 증가함에 따라 여름에 판매가 급증 할 것으로 예상합니다. 반면, 회사는 겨울에 큰 폭으로 감소 할 것으로 보입니다.
계절성에 영향을받는 또 다른 영역은 소매 판매입니다. 소매 판매는 소비자 지출과 수요를 측정하며 매월 미국 인구 조사국에서보고합니다. 데이터는 연중 특정시기, 주로 연말 쇼핑 시즌에 변동합니다. 이 기간은 10 월과 12 월 사이에서 올해 4 분기에 해당합니다. 많은 소매 업체는 계절별 소매 판매를 경험하며 연휴 기간 동안 소비자 지출이 크게 증가하는 것을보고 있습니다.
특별 고려 사항
계절성 노동자와 임시 노동자
소매 소매업 체인 아마존을 포함한 대형 소매 업체는 휴가 시즌과 관련된 소비자 수요 증가에 대응하기 위해 임시 직원을 고용 할 수 있습니다. 2018 년에는 매장에서 예상되는 활동 증가를 상쇄하기 위해 약 10 만 명의 직원을 고용 할 것이라고 밝혔다.
한편, 소매 업체 Target은 같은 휴가 기간 동안 120, 000 명을 고용 할 것이라고 밝혔다. 대부분의 소매 업체와 마찬가지로 이러한 결정은 이전 휴가 시즌의 트래픽 패턴을 조사하고 해당 정보를 사용하여 다음 시즌에 예상되는 사항을 예측함으로써 이루어졌습니다. 시즌이 끝나면 시즌 후 트래픽 예상에 따라 많은 임시 직원이 더 이상 필요하지 않습니다.
계절성에 대한 데이터 조정
많은 데이터는 연중 시간의 영향을받으며 계절성을 조정하면 다른 기간 사이에보다 정확한 상대 비교가 이루어질 수 있습니다. 계절에 따라 데이터를 조정하면 계절 변화에 따른 수요와 공급에 대한 통계 나 움직임의주기적인 변동이 발생합니다. SAAR (Seasonally Adjusted Annual Rate)이라는 도구를 사용하면 데이터의 계절 변동을 제거 할 수 있습니다.
예를 들어, 가정은 겨울보다 여름에 더 빠르고 더 높은 가격에 판매하는 경향이 있습니다. 결과적으로, 여름 부동산 판매 가격을 전년도 평균 가격과 비교하면 가격이 상승하고 있다는 잘못된 인상을받을 수 있습니다. 그러나 계절에 따라 초기 데이터를 조정하면 따뜻한 날씨로 인해 값이 실제로 상승하는지 또는 순간적으로 증가하는지 확인할 수 있습니다.
