ما هو المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR)؟
معدّل سنوي معدل موسمياً (SAAR) هو تعديل يُستخدم لبيانات اقتصادية أو تجارية، مثل أرقام المبيعات أو أرقام التوظيف، بهدف إزالة التغيرات الموسمية في البيانات. تتأثر معظم البيانات بوقت السنة، والتعديل للموسمية يعني أنه يمكن إجراء مقارنات نسبية أكثر دقة بين فترات زمنية مختلفة. seasonality
النقاط الرئيسية
- المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR) هو تعديل للمعدل يُستخدم في الأعمال التجارية لأخذ التغيرات في البيانات الناتجة عن التغيرات الموسمية بعين الاعتبار.
- من خلال تعديل البيانات المتأثرة بالمواسم، يمكن إجراء مقارنات أكثر دقة بين فترات زمنية مختلفة.
- إن استخدام المعدلات السنوية المعدلة موسمياً يكون مفيداً عند مقارنة نمو الأعمال، أو ارتفاع الأسعار، أو المبيعات، أو أي بيانات يجب مقارنتها من فترة زمنية إلى أخرى.
فهم المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR)
معدّل سنوي معدل موسمياً (SAAR) يسعى إلى إزالة التأثيرات الموسمية على الأعمال للحصول على فهم أعمق لكيفية أداء الجوانب الأساسية للأعمال على مدار العام. على سبيل المثال، تميل صناعة الآيس كريم إلى أن تكون لديها مستوى كبير من الموسمية حيث تبيع المزيد من الآيس كريم في الصيف مقارنة بالشتاء، ومن خلال استخدام معدلات المبيعات السنوية المعدلة موسمياً، يمكن مقارنة المبيعات في الصيف بدقة مع المبيعات في الشتاء. وغالباً ما يستخدمه المحللون في صناعة السيارات لأخذ مبيعات السيارات في الاعتبار.
التعديل الموسمي هو تقنية إحصائية مصممة لتسوية التقلبات الدورية في الإحصائيات أو التحركات في العرض والطلب المتعلقة بتغير الفصول. يوفر التعديل الموسمي رؤية أوضح للتغيرات غير الموسمية في البيانات التي قد تطغى عليها الفروقات الموسمية.
حساب المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR)
لحساب معدل النمو السنوي المعدل موسمياً (SAAR)، قم بأخذ التقدير الشهري غير المعدل، ثم قسمته على عامل الموسمية الخاص به، واضرب الناتج في 12.
يبدأ المحللون بسنة كاملة من البيانات، ثم يجدون المتوسط الشهري أو الفصلي. النسبة بين الرقم الفعلي والمتوسط تحدد العامل الموسمي لتلك الفترة الزمنية.
تخيل أن شركة تحقق إيرادات قدرها 144,000 دولار على مدار السنة و20,000 دولار في شهر يونيو. متوسط الإيرادات الشهرية هو 12,000 دولار، مما يجعل عامل الموسمية لشهر يونيو كما يلي:
$20,000 / $12,000 = 1.67
عشرون ألف دولار مقسومة على اثني عشر ألف دولار تساوي 1.67
في العام التالي، ترتفع الإيرادات خلال شهر يونيو إلى 30,000 دولار. عند تقسيمها على عامل الموسمية، تكون النتيجة 17,964 دولار، وعند ضربها في 12، يصبح معدل النمو السنوي المعدل (SAAR) 215,568 دولار؛ مما يشير إلى النمو. بدلاً من ذلك، يمكن حساب معدل النمو السنوي المعدل (SAAR) عن طريق أخذ التقدير الربع سنوي غير المعدل، وتقسيمه على عامل الموسمية، ثم ضربه في أربعة.
المعدلات السنوية المعدلة موسمياً (SAARs) ومقارنات البيانات
يساعد المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR) في إجراء مقارنات البيانات بعدة طرق. من خلال تعديل مبيعات الشهر الحالي وفقاً للتغيرات الموسمية، يمكن للشركة حساب معدل SAAR الحالي ومقارنته بمبيعات العام السابق لتحديد ما إذا كانت المبيعات في تزايد أو تناقص.
وبالمثل، إذا أراد شخص ما تحديد ما إذا كانت أسعار العقارات ترتفع في منطقته، يمكنه النظر إلى الأسعار المتوسطة في الشهر الحالي أو الربع الحالي، وتعديل هذه الأرقام للتغيرات الموسمية، وتحويلها إلى معدلات سنوية معدلة موسمياً (SAARs) التي يمكن مقارنتها بالأرقام للسنوات السابقة. بدون إجراء هذه التعديلات أولاً، فإن المحلل لا يقارن بين الأمور بشكل متكافئ، ونتيجة لذلك، لا يمكنه التوصل إلى استنتاجات واضحة.
على سبيل المثال، تميل المنازل إلى البيع بسرعة أكبر وبأسعار أعلى في الصيف مقارنة بالشتاء. ونتيجة لذلك، إذا قام شخص بمقارنة أسعار بيع العقارات في الصيف بالأسعار المتوسطة من العام السابق، فقد يحصل على انطباع خاطئ بأن الأسعار ترتفع. ومع ذلك، إذا قاموا بتعديل البيانات الأولية بناءً على الموسم، يمكنهم معرفة ما إذا كانت القيم ترتفع حقًا أم أنها تتزايد مؤقتًا بسبب الطقس الدافئ.
المعدلات السنوية المعدلة موسمياً (SAARs) مقابل المعدلات السنوية غير المعدلة موسمياً
بينما تحاول المعدلات المعدلة موسمياً (SA) إزالة الفروقات بين التغيرات الموسمية، فإن المعدلات غير المعدلة موسمياً (NSA) لا تأخذ في الاعتبار التقلبات الموسمية. فيما يتعلق بمجموعة من المعلومات، فإن البيانات غير المعدلة موسمياً (NSA) تتوافق مع المعدل السنوي للمعلومات، بينما تتوافق البيانات المعدلة موسمياً (SA) مع معدلها السنوي المعدل موسمياً (SAAR).