Kas ir sezonāli koriģētā gada likme (SAAR)?
Sezonāli izlīdzināta gada likme (SAAR) ir likmes korekcija, ko izmanto ekonomikas vai uzņēmējdarbības datiem, piemēram, pārdošanas apjomiem vai nodarbinātības rādītājiem, kas mēģina noņemt sezonālās datu izmaiņas. Lielāko daļu datu ietekmē gada laiks, un pielāgošanās sezonalitātei nozīmē, ka dažādos laika periodos var veikt precīzākus relatīvus salīdzinājumus.
Piemēram, saldējuma nozarei ir tendence uz augstu sezonalitātes līmeni, jo vasarā tajā pārdod vairāk saldējuma nekā ziemā, un, izmantojot sezonāli izlīdzinātas gada pārdošanas likmes, vasarā veiktos pārdošanas apjomus var precīzi salīdzināt ar pārdošanas apjomiem. ziemā. Automobiļu rūpniecības analītiķi to bieži izmanto, lai uzskaitītu automašīnu pārdošanas apjomus.
Sezonas korekcija ir statistikas paņēmiens, kas paredzēts, lai izlīdzinātu periodiskas statistikas izmaiņas vai piedāvājuma un pieprasījuma izmaiņas, kas saistītas ar gadalaiku maiņu. Sezonālās korekcijas sniedz skaidrāku priekšstatu par datu, kas nav sezonāli, izmaiņām, kuras citādi aizēnotu sezonālās atšķirības.
Kā aprēķināt sezonāli koriģēto gada likmi (SAAR)
Lai aprēķinātu SAAR, ņem neizlīdzinātu mēneša aplēsi, daliet ar tās sezonalitātes koeficientu un reiziniet ar 12.
Analītiķi sāk ar pilnu datu gadu, un pēc tam viņi atrod katra mēneša vai ceturkšņa vidējo skaitli. Attiecība starp faktisko skaitu un vidējo nosaka sezonālo koeficientu attiecīgajā laika posmā. Iedomājieties, kāds uzņēmums nopelna USD 144 000 gada laikā un USD 20 000 jūnijā. Tā vidējie mēneša ieņēmumi ir 12 000 USD, jūnija sezonalitātes koeficientu padarot šādu:
Visiem, kas noklusina, tacu 20 000 USD / 12 000 USD = 1, 67
Nākamajā gadā jūnija ieņēmumi pieaug līdz USD 30 000. Sadalot ar sezonalitātes koeficientu, rezultāts ir USD 17 964, un, reizinot ar 12, tas SAAR padara USD 215 568, kas norāda uz izaugsmi. Alternatīvi SAAR var aprēķināt, ņemot neizlīdzinātu ceturkšņa aplēsi, dalot ar tās sezonalitātes koeficientu un reizinot ar četrām.
Kā SAAR palīdz datu salīdzināšanā?
Sezonāli izlīdzinātā gada likme (SAAR) daudzos veidos palīdz salīdzināt datus. Pielāgojot kārtējā mēneša pārdošanas apjomus sezonalitātei, uzņēmums var aprēķināt pašreizējo SAAR un salīdzināt to ar iepriekšējā gada pārdošanas apjomiem, lai noteiktu, vai pārdošanas apjomi palielinās vai samazinās.
Līdzīgi, ja cilvēks vēlas noteikt, vai nekustamā īpašuma cenas viņa reģionā pieaug, viņš var aplūkot pašreizējā mēneša vai ceturkšņa vidējās cenas, pielāgot šos skaitļus sezonālo izmaiņu dēļ un konvertēt tos SAAR, ko var salīdzināt ar numuriem iepriekšējos gadus. Vispirms neveicot šīs korekcijas, analītiķis nesalīdzina ābolus ar āboliem, kā rezultātā nevar izdarīt skaidrus secinājumus.
Piemēram, mājas parasti vasarā pārdod ātrāk un par augstākām cenām nekā ziemā. Tā rezultātā, ja cilvēks salīdzina vasaras nekustamā īpašuma pārdošanas cenas ar vidējām cenām no iepriekšējā gada, viņš var iegūt maldīgu priekšstatu, ka cenas aug. Tomēr, ja viņš koriģē sākotnējos datus, pamatojoties uz sezonu, viņš var redzēt, vai vērtības patiešām palielinās vai tikai siltu laiku to īslaicīgi palielina.
SAAR versus, kas nav sezonāli koriģēti
Kamēr sezonāli koriģētās (SA) likmes mēģina labot atšķirības starp sezonālajām variācijām, nesezonāli izlīdzinātās (NSA) likmes neņem vērā sezonālās ebbs un plūsmas. Attiecībā uz informācijas kopumu NSA dati atbilst informācijas gada likmei, savukārt SA dati atbilst tās SAAR.
