ما هو التعديل الموسمي؟
التعديل الموسمي هو تقنية إحصائية مصممة لتسوية التقلبات الدورية في الإحصائيات أو التحركات في العرض والطلب المتعلقة بتغير الفصول. وبالتالي، يمكنه القضاء على المكونات الموسمية المضللة في سلسلة زمنية اقتصادية. التعديل الموسمي هو طريقة لتسوية البيانات تُستخدم للتنبؤ بالأداء الاقتصادي أو مبيعات الشركة لفترة معينة.
تقدم التعديلات الموسمية رؤية أوضح للاتجاهات غير الموسمية والبيانات الدورية التي قد تكون مغطاة بالفروقات الموسمية. هذا التعديل يسمح للاقتصاديين والإحصائيين بفهم أفضل للاتجاهات الأساسية في سلسلة زمنية معينة. trends
النقاط الرئيسية
- التعديلات الموسمية هي طريقة إحصائية لتسوية الشذوذ في السلاسل الزمنية لأنواع معينة من الأنشطة الاقتصادية التي تحدث بشكل منتظم أو دوري.
- توفر هذه التعديلات رؤية أوضح للاتجاهات الصافية والتغيرات غير الموسمية في البيانات.
- التقديرات الموسمية تعتمد على أحجام التأثير للأحداث الثابتة في السنوات السابقة.
شرح التعديل الموسمي
الموسمية هي خاصية من خصائص السلاسل الزمنية حيث تتعرض البيانات لتغيرات منتظمة ومتوقعة تتكرر كل عام تقويمي. أي تقلب أو نمط متوقع يتكرر أو يعاود الظهور خلال فترة سنة واحدة يُقال إنه موسمي.
التعديلات الموسمية تهدف إلى تسوية الشذوذ في أنواع معينة من الأنشطة المالية. على سبيل المثال، يستخدم مكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) التعديل الموسمي لتحقيق صورة أكثر دقة لمستويات التوظيف والبطالة في الولايات المتحدة. يقومون بذلك عن طريق إزالة تأثير الأحداث الموسمية، مثل العطلات، والظروف الجوية، وجداول المدارس، وحتى فترة الحصاد. هذه التعديلات هي تقديرات تستند إلى النشاط الموسمي في السنوات السابقة.
الأحداث الموسمية تعتبر مؤقتة نسبيًا، وعادة ما تكون ذات مدة معروفة، وتميل إلى اتباع نمط يمكن التنبؤ به بشكل عام كل عام، في نفس الوقت من السنة. ونتيجة لذلك، يمكن للتعديلات الموسمية إزالة تأثيرها على الاتجاهات الإحصائية. تتيح هذه التعديلات للإحصائيين مراقبة الاتجاهات والدورات غير الموسمية والأساسية بشكل أسهل والحصول على رؤية دقيقة ومفيدة لسوق العمل وعادات الشراء.
تعديل البيانات للتغيرات الموسمية
تسوية البيانات للتكيف مع الموسمية تعمل على تسوية التقلبات الدورية في الإحصائيات أو التحركات في العرض والطلب المتعلقة بتغير الفصول. يمكن إزالة التغيرات الموسمية في البيانات باستخدام أداة تعرف باسم المعدل السنوي المعدل موسمياً (SAAR). يبدأ المحللون بسنة كاملة من البيانات ثم يجدون المتوسط لكل شهر أو ربع سنة. النسبة بين الرقم الفعلي والمتوسط تحدد العامل الموسمي لتلك الفترة الزمنية. لحساب SAAR، يتم تقسيم التقدير الشهري غير المعدل على عامل الموسمية الخاص به ثم يُضرب في 12 — أو في 4 إذا كانت البيانات ربع سنوية بدلاً من شهرية.
على سبيل المثال، تميل المنازل إلى البيع بسرعة أكبر وبأسعار أعلى في الصيف مقارنة بالشتاء. ونتيجة لذلك، إذا قارنت أسعار مبيعات العقارات في الصيف بالأسعار المتوسطة من العام السابق، فقد تحصل على انطباع خاطئ بأن الأسعار ترتفع. ومع ذلك، إذا قمت بتعديل البيانات الأولية بناءً على الموسم، يمكنك أن ترى ما إذا كانت القيم ترتفع حقًا أم أنها تزيد مؤقتًا خلال الطقس الدافئ.
تختلف التأثيرات الموسمية عن التأثيرات الدورية. تُلاحظ الدورات الموسمية خلال سنة تقويمية واحدة، بينما يمكن أن تمتد التأثيرات الدورية، مثل زيادة المبيعات بسبب انخفاض معدلات البطالة، لفترات زمنية أقصر أو أطول من سنة تقويمية واحدة.
التعديلات الموسمية تكشف الاتجاهات الأساسية
يمكن أن تكون التحركات الموسمية كبيرة لدرجة أنها قد تخفي في كثير من الأحيان سمات واتجاهات أخرى في البيانات. إذا لم يتم إجراء تعديلات موسمية، فإن تحليلات البيانات لن تتمكن من تقديم نتائج دقيقة. إذا كان لكل فترة في سلسلة زمنية—على سبيل المثال، كل شهر في السنة المالية—ميل مختلف نحو قيم موسمية منخفضة أو عالية، فقد يكون من الصعب اكتشاف الاتجاه الحقيقي للاتجاهات الأساسية للسلسلة الزمنية. تشمل الصعوبات الزيادات أو الانخفاضات في النشاط الاقتصادي، ونقاط التحول، ومؤشرات اقتصادية أخرى.
تؤثر الموسمية أيضًا على بعض الصناعات - التي تُعرف باسم الصناعات الموسمية - والتي عادةً ما تحقق معظم أرباحها خلال أجزاء صغيرة ومتوقعة من السنة التقويمية. الشركات التي تعتمد على اندفاع معين من المبيعات خلال العطلات، على سبيل المثال، ستبدو وكأنها تحقق أرباحًا غير عادية مقارنةً بالشركات غير الموسمية.
كيف يستخدم مؤشر أسعار المستهلك (CPI) التعديل الموسمي
يستخدم مؤشر أسعار المستهلك (CPI) برنامج التعديل الموسمي X-13ARIMA-SEATS لإجراء تعديلات موسمية على بيانات التسعير التي تعتبر خاضعة للتعديلات الموسمية مثل وقود السيارات، المواد الغذائية والمشروبات، المركبات، وبعض المرافق.
يقوم الاقتصاديون في مؤشر أسعار المستهلك (CPI) بإعادة تقييم الحالة الموسمية لكل سلسلة بيانات كل عام. للقيام بذلك، يقومون بحساب عوامل موسمية جديدة في كل شهر يناير وتطبيقها على بيانات المؤشر للسنوات الخمس الأخيرة. تُعتبر المؤشرات التي تعود لأكثر من خمس سنوات نهائية ولا يتم تعديلها بعد ذلك. يقوم مكتب إحصاءات العمل (BLS) بإعادة تقييم ما إذا كان يجب أن تظل كل سلسلة معدلة موسمياً أم لا، وذلك بناءً على معايير إحصائية محددة. يتم استخدام تحليل التدخل للتعديل الموسمي عندما يؤثر حدث غير موسمي واحد على البيانات المعدلة موسمياً.
عندما أثرت الأزمة الاقتصادية العالمية في عام 2008 على أسعار الوقود، على سبيل المثال، تم استخدام تحليل التدخل لتعديل الموسمية لتعويض تأثيراتها على تسعير الوقود في ذلك العام. باستخدام هذه الأساليب، يمكن لمؤشر أسعار المستهلك (CPI) صياغة مؤشرات أسعار أكثر دقة للمكونات والمؤشرات التي لا تخضع لتعديل الموسمية.
مثال واقعي على التعديل الموسمي
على سبيل المثال، لنفترض أن مبيعات أحذية الجري التي تُشترى في الصيف تتجاوز الكمية المشتراة في الشتاء. هذا الارتفاع يرجع إلى العامل الموسمي حيث أن المزيد من الناس يركضون أو يشاركون في أنشطة خارجية أخرى تتطلب أحذية مماثلة في الصيف.
يمكن أن يخفي الارتفاع الموسمي في مبيعات أحذية الجري الاتجاهات العامة في مبيعات الأحذية الرياضية عبر السلسلة الزمنية بأكملها. لذلك، يتم إجراء تعديل موسمي للحصول على صورة واضحة عن الاتجاه العام لمبيعات أحذية الجري.