Điều chỉnh theo mùa: Định nghĩa, Phương pháp tính toán, Ví dụ

Điều chỉnh theo mùa là gì?

Điều chỉnh theo mùa là một kỹ thuật thống kê được thiết kế để cân bằng các biến động định kỳ trong số liệu thống kê hoặc các biến động về cung và cầu liên quan đến sự thay đổi của các mùa. Do đó, nó có thể loại bỏ các thành phần mùa vụ gây hiểu lầm của chuỗi thời gian kinh tế. Điều chỉnh theo mùa là một phương pháp làm mịn dữ liệu được sử dụng để dự đoán hiệu quả kinh tế hoặc doanh số bán hàng của công ty trong một khoảng thời gian nhất định.

Những điều chỉnh theo mùa cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng không theo mùa và dữ liệu mang tính chu kỳ mà nếu không sẽ bị lu mờ bởi những khác biệt theo mùa. Sự điều chỉnh này cho phép các nhà kinh tế và thống kê hiểu rõ hơn về các xu hướng cơ sở cơ bản trong một chuỗi thời gian nhất định.

Giải thích về điều chỉnh theo mùa

Tính thời vụ là một đặc điểm của chuỗi thời gian trong đó dữ liệu trải qua những thay đổi thường xuyên và có thể dự đoán được, tái diễn hàng năm theo lịch. Bất kỳ biến động hoặc mô hình có thể dự đoán được tái diễn hoặc lặp lại trong khoảng thời gian một năm đều được cho là mang tính thời vụ.

Những điều chỉnh theo mùa nhằm mục đích giảm bớt những sai lệch trong một số loại hoạt động tài chính. Ví dụ: Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS) sử dụng điều chỉnh theo mùa để đạt được bức tranh chính xác hơn về mức độ việc làm và thất nghiệp ở Hoa Kỳ. Họ làm điều này bằng cách loại bỏ ảnh hưởng của các sự kiện theo mùa, chẳng hạn như ngày lễ, sự kiện thời tiết, lịch học và thậm chí cả thời kỳ thu hoạch. Những điều chỉnh này là ước tính dựa trên hoạt động theo mùa trong những năm trước.

Các sự kiện theo mùa diễn ra tương đối tạm thời, thường có thời lượng xác định và chúng có xu hướng tuân theo một mô hình chung có thể dự đoán được mỗi năm, vào cùng một thời điểm trong năm. Kết quả là những điều chỉnh theo mùa có thể loại bỏ ảnh hưởng của chúng lên các xu hướng thống kê. Các điều chỉnh cho phép các nhà thống kê dễ dàng quan sát các xu hướng và chu kỳ phi mùa vụ và cơ bản hơn, đồng thời có được cái nhìn chính xác và hữu ích về thị trường lao động cũng như thói quen mua hàng.

Điều chỉnh dữ liệu theo thời vụ

Việc điều chỉnh dữ liệu theo mùa vụ sẽ làm cân bằng những biến động định kỳ về số liệu thống kê hoặc những biến động về cung và cầu liên quan đến việc thay đổi các mùa. Những biến đổi theo mùa trong dữ liệu có thể được loại bỏ bằng cách sử dụng một công cụ được gọi là tỷ lệ hàng năm được điều chỉnh theo mùa (SAAR). Các nhà phân tích bắt đầu với dữ liệu cả năm và sau đó tìm con số trung bình cho mỗi tháng hoặc mỗi quý. Tỷ lệ giữa con số thực tế và con số trung bình quyết định yếu tố mùa vụ trong khoảng thời gian đó. Để tính toán SAAR, ước tính hàng tháng chưa điều chỉnh được chia cho hệ số thời vụ của nó rồi nhân với 12—hoặc 4 nếu dữ liệu hàng quý đang được sử dụng thay vì dữ liệu hàng tháng.

Ví dụ, nhà có xu hướng bán nhanh hơn và với giá cao hơn vào mùa hè so với mùa đông. Kết quả là, nếu bạn so sánh giá bán bất động sản vào mùa hè với giá trung bình của năm trước, bạn có thể có ấn tượng sai lầm rằng giá đang tăng. Tuy nhiên, nếu điều chỉnh dữ liệu ban đầu theo mùa, bạn có thể biết liệu giá trị có thực sự tăng hay chỉ tăng trong giây lát khi thời tiết ấm áp.

Những điều chỉnh theo mùa cho thấy những xu hướng cơ bản

Những biến động theo mùa có thể rất lớn, đến mức chúng thường có thể che khuất những đặc điểm và xu hướng khác trong dữ liệu. Nếu không thực hiện điều chỉnh theo mùa, việc phân tích dữ liệu không thể mang lại kết quả chính xác. Nếu mỗi giai đoạn trong một chuỗi thời gian—ví dụ: mỗi tháng trong năm tài chính—có xu hướng khác nhau về các giá trị theo mùa thấp hoặc cao, thì có thể khó phát hiện hướng thực sự của các xu hướng cơ bản của chuỗi thời gian. Khó khăn bao gồm sự tăng hoặc giảm trong hoạt động kinh tế, những bước ngoặt và các chỉ số kinh tế khác.

Tính thời vụ cũng ảnh hưởng đến một số ngành nhất định—được gọi là các ngành mang tính thời vụ—thường kiếm được phần lớn tiền trong những khoảng thời gian nhỏ, có thể dự đoán được của năm dương lịch. Ví dụ: các công ty phụ thuộc vào đợt bán hàng dịp lễ đặc biệt sẽ có thu nhập bất thường so với các hoạt động kinh doanh không theo mùa vụ.

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) sử dụng điều chỉnh theo mùa như thế nào

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) sử dụng phần mềm điều chỉnh theo mùa X-13ARIMA-SEATS để thực hiện điều chỉnh theo mùa đối với dữ liệu giá cả được coi là có thể điều chỉnh theo mùa như nhiên liệu động cơ, các mặt hàng thực phẩm và đồ uống, phương tiện đi lại và một số tiện ích.

Các nhà kinh tế học về CPI đánh giá lại trạng thái mùa vụ của từng chuỗi dữ liệu mỗi năm. Để làm điều này, họ tính toán các yếu tố mùa vụ mới vào tháng 1 hàng năm và áp dụng chúng vào dữ liệu chỉ số của 5 năm qua. Các chỉ số có niên đại hơn 5 năm được coi là cuối cùng và không còn được sửa đổi nữa. BLS đánh giá lại liệu mỗi chuỗi có nên tiếp tục điều chỉnh theo mùa hay không dựa trên các tiêu chí thống kê cụ thể. Phân tích can thiệp điều chỉnh theo mùa được sử dụng khi một sự kiện đơn lẻ, không theo mùa ảnh hưởng đến dữ liệu được điều chỉnh theo mùa.

Ví dụ, khi cuộc suy thoái toàn cầu năm 2008 ảnh hưởng đến giá nhiên liệu, phân tích can thiệp điều chỉnh theo mùa đã được sử dụng để bù đắp những ảnh hưởng của nó đối với giá nhiên liệu trong năm đó. Bằng cách sử dụng các phương pháp này, CPI có thể xây dựng chỉ số giá chính xác hơn cho các thành phần và chỉ số không chịu sự điều chỉnh theo mùa.

Ví dụ thực tế về sự điều chỉnh theo mùa

Ví dụ: giả sử doanh số bán giày chạy bộ mua vào mùa hè vượt quá số lượng mua vào mùa đông. Sự gia tăng này là do yếu tố mùa vụ, trong đó có nhiều người chạy bộ hoặc tham gia các hoạt động ngoài trời khác cần mang giày tương tự vào mùa hè.

Doanh số bán giày chạy bộ tăng đột biến theo mùa có thể che khuất xu hướng chung về doanh số bán giày thể thao trong suốt chuỗi thời gian. Do đó, việc điều chỉnh theo mùa được thực hiện để có được bức tranh rõ ràng về xu hướng chung của doanh số bán giày chạy bộ.