Definisi NYSE Amex Composite Index

Apa itu penyesuaian musiman?

Penyesuaian musiman adalah teknik statistik yang dirancang untuk menyamakan fluktuasi periodik dalam statistik atau pergerakan penawaran dan permintaan yang terkait dengan perubahan musim. Oleh karena itu, ia dapat menghapus komponen musiman yang menipu dari deret waktu ekonomi. Penyesuaian musiman adalah metode pemulusan data yang digunakan untuk memprediksi kinerja ekonomi atau penjualan bisnis untuk periode tertentu.

Penyesuaian musiman memberikan pandangan yang lebih jelas tentang tren non-musiman dan data siklis yang sebelumnya akan dibayangi oleh perbedaan musiman. Penyesuaian ini memungkinkan para ekonom dan ahli statistik untuk lebih memahami tren dasar yang mendasari dalam rangkaian waktu tertentu.

Poin penting untuk diingat

  • Penyesuaian musiman adalah metode statistik untuk menghaluskan outlier dalam deret waktu dari jenis kegiatan ekonomi tertentu yang terjadi secara teratur atau siklis.
  • Penyesuaian ini memberikan pandangan yang lebih jelas tentang tren tajam dan perubahan non-musiman dalam data.
  • Perkiraan musiman didasarkan pada ukuran efek peristiwa tetap dari tahun-tahun sebelumnya.

Penyesuaian musim dijelaskan

Musiman adalah karakteristik deret waktu di mana data mengalami perubahan teratur dan dapat diprediksi yang berulang setiap tahun kalender. Setiap fluktuasi atau pola yang dapat diprediksi yang berulang atau berulang selama periode satu tahun dikatakan musiman.

Penyesuaian musiman bertujuan untuk memuluskan penyimpangan jenis kegiatan keuangan tertentu. Misalnya, Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat (BLS) menggunakan penyesuaian musiman untuk memberikan gambaran yang lebih akurat tentang tingkat pekerjaan dan pengangguran di Amerika Serikat. Mereka melakukan ini dengan menghilangkan pengaruh peristiwa musiman, seperti hari libur, peristiwa cuaca, jam sekolah, dan bahkan waktu panen. Penyesuaian ini merupakan perkiraan berdasarkan aktivitas musiman pada tahun-tahun sebelumnya.

Peristiwa musiman relatif sementara, biasanya durasinya diketahui, dan cenderung mengikuti pola yang umumnya dapat diprediksi setiap tahun, pada waktu yang sama sepanjang tahun. Akibatnya, penyesuaian musiman dapat menghilangkan pengaruhnya terhadap tren statistik. Penyesuaian memudahkan ahli statistik untuk mengamati tren dan siklus non-musiman dan yang mendasarinya, dan mendapatkan pandangan yang akurat dan berguna tentang pasar tenaga kerja dan pola pembelian.

Menyesuaikan data untuk musim

Menyesuaikan data untuk musiman menyamakan fluktuasi periodik dalam statistik atau pergerakan penawaran dan permintaan yang terkait dengan perubahan musim. Variasi musiman dalam data dapat ditekan dengan menggunakan alat yang disebut Tarif Tahunan yang Disesuaikan secara Musiman (SAAR). Analis mulai dengan data satu tahun penuh dan kemudian menemukan jumlah rata-rata untuk setiap bulan atau kuartal. Rasio jumlah aktual dengan rata-rata menentukan faktor musiman untuk periode tersebut. Untuk menghitung SAAR, perkiraan bulanan yang tidak disesuaikan dibagi dengan faktor musimannya, kemudian dikalikan dengan 12 atau 4 jika menggunakan data triwulanan, bukan data bulanan.

Misalnya, rumah cenderung terjual lebih cepat dan dengan harga lebih tinggi di musim panas daripada di musim dingin. Oleh karena itu, jika Anda membandingkan harga penjualan real estat musim panas dengan harga rata-rata tahun sebelumnya, Anda mungkin memiliki kesan yang salah bahwa harga sedang meningkat. Namun, jika Anda menyesuaikan data awal sesuai dengan musim, Anda dapat melihat apakah nilainya benar-benar meningkat atau hanya meningkat sesaat dalam cuaca hangat.

Efek musiman berbeda dari efek siklus. Siklus musiman diamati selama satu tahun kalender, sementara efek siklus, seperti peningkatan penjualan karena tingkat pengangguran yang rendah, dapat berlangsung dalam periode yang lebih pendek atau lebih lama dari satu tahun kalender. .

Penyesuaian musiman mengekspos tren yang mendasarinya

Pergerakan musiman dapat menjadi signifikan, sedemikian rupa sehingga sering kali dapat menutupi ciri dan tren lain dalam data. Jika penyesuaian musiman tidak dilakukan, analisis data tidak dapat memberikan hasil yang akurat. Jika setiap periode dalam deret waktu (misalnya, setiap bulan dalam tahun fiskal) memiliki tren yang berbeda terhadap nilai musiman rendah atau tinggi, akan sulit untuk mendeteksi arah sebenarnya dari tren yang mendasari deret waktu tersebut. . Kesulitan meliputi kenaikan atau penurunan kegiatan ekonomi, titik balik dan indikator ekonomi lainnya.

Musiman juga mempengaruhi industri tertentu, yang disebut industri musiman, yang biasanya menghasilkan sebagian besar uang mereka selama bagian-bagian kecil yang dapat diprediksi dari tahun kalender. Bisnis yang mengandalkan serbuan penjualan liburan tertentu, misalnya, akan tampak memiliki pendapatan abnormal dibandingkan dengan bisnis non-musiman.

Bagaimana Indeks Harga Konsumen menggunakan penyesuaian musiman

Indeks Harga Konsumen (IHK) menggunakan perangkat lunak penyesuaian musiman X-13ARIMA-SEATS untuk membuat penyesuaian musiman terhadap data harga yang dianggap tunduk pada penyesuaian musiman seperti bahan bakar, makanan, dan bahan bakar, minuman, kendaraan, dan beberapa utilitas.

Ekonom CPI setiap tahun menilai kembali status musiman dari setiap kumpulan data. Mereka melakukan ini dengan menghitung faktor musiman baru setiap Januari dan menerapkannya pada data indeks lima tahun terakhir. Indeks yang kembali lebih dari lima tahun dianggap final dan tidak lagi direvisi. BLS menilai kembali apakah setiap seri harus tetap disesuaikan secara musiman, berdasarkan kriteria statistik tertentu. Analisis intervensi musiman digunakan ketika satu peristiwa non-musiman mempengaruhi data yang disesuaikan secara musiman.

Ketika resesi global 2008 mempengaruhi harga bahan bakar, misalnya, analisis intervensi, penyesuaian musiman digunakan untuk mengimbangi pengaruhnya terhadap harga bahan bakar tahun itu. Dengan menggunakan metode ini, CPI dapat merumuskan indeks harga yang lebih tepat untuk komponen dan indeks yang tidak tunduk pada penyesuaian musiman.

Contoh nyata dari penyesuaian musim

Sebagai contoh, katakanlah penjualan sepatu lari yang dibeli di musim panas melebihi jumlah yang dibeli di musim dingin. Peningkatan ini disebabkan oleh faktor musiman yang lebih banyak orang berlari atau berpartisipasi dalam kegiatan luar ruangan lainnya yang membutuhkan alas kaki serupa di musim panas.

Lonjakan musiman dalam penjualan sepatu lari dapat menutupi tren umum dalam penjualan sepatu atletik di seluruh rangkaian waktu. Oleh karena itu, penyesuaian musiman dilakukan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang tren umum penjualan sepatu lari.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *