什麼是季節性調整？

季節性調整是一種統計技術，旨在平衡統計數據的周期性波動或與季節變化相關的供需變動。因此，它可以消除經濟時間序列中具有誤導性的季節性成分。季節性調整是一種數據平滑方法，用於預測特定時期的經濟表現或公司銷售額。

季節性調整提供了對非季節性趨勢和周期性數據的更清晰視圖，否則這些數據會被季節性差異所掩蓋。這種調整使經濟學家和統計學家能夠更好地了解給定時間序列中的基本基本趨勢。

季節性調整說明

季節性是時間序列的一個特徵，其中數據經歷了每個日曆年都會發生的定期且可預測的變化。在一年內反復出現或重複的任何可預測的波動或模式都被稱為是季節性的。

季節性調整旨在消除某些類型金融活動的異常。例如，美國勞工統計局 (BLS)使用季節性調整來更準確地描繪美國的就業和失業水平。他們通過消除季節性事件的影響來做到這一點，例如假期、天氣事件、學校時間表，甚至收穫期。這些調整是基於前幾年的季節性活動的估計。

季節性事件是相對暫時的，通常具有已知的持續時間，並且它們往往在每年的同一時間遵循通常可預測的模式。因此，季節性調整可以消除它們對統計趨勢的影響。調整使統計人員能夠更輕鬆地觀察非季節性和潛在趨勢和周期，並獲得對勞動力市場和購買習慣的準確和有用的看法。

調整季節性數據

調整季節性數據可以平衡統計數據的周期性波動或與季節變化相關的供需變動。可以使用一種稱為季節性調整年率 (SAAR)的工具來消除數據的季節性變化。分析師從一整年的數據開始，然後找到每個月或每個季度的平均數字。實際數字與平均值之間的比率決定了該時間段的季節性因素。為了計算 SAAR，未經調整的月度估計值除以其季節性因素，然後乘以 12——如果使用季度數據而不是月度數據，則乘以 4。

例如，房屋在夏季往往比冬季賣得更快且價格更高。因此，如果您將夏季房地產銷售價格與上一年的中位數價格進行比較，您可能會誤以為價格正在上漲。但是，如果您根據季節調整初始數據，您可以看到在溫暖天氣期間值是真正上升還是只是暫時上升。

季節性調整暴露基本趨勢

季節性變化可能很大，以至於它們經常會掩蓋數據中的其他特徵和趨勢。如果不進行季節性調整，數據分析將無法得出準確的結果。如果時間序列中的每個時期（例如，財政年度中的每個月）具有不同的低季節性值或高季節性值趨勢，則可能難以檢測時間序列潛在趨勢的真實方向。困難包括經濟活動的增加或減少、轉折點和其他經濟指標。

季節性也會影響某些行業（稱為季節性行業），這些行業通常在日曆年的小部分、可預測的部分賺取大部分收入。例如，與非季節性業務相比，依賴特定假日銷售高峰的公司似乎有異常的收益。

消費者價格指數 (CPI) 如何使用季節性調整

消費者價格指數 (CPI)使用 X-13ARIMA-SEATS 季節性調整軟件對被視為受季節性調整影響的定價數據執行季節性調整，例如汽車燃料、食品和飲料項目、車輛和一些公用事業。

CPI 經濟學家每年重新評估每個數據系列的季節性狀態。為此，他們每年 1 月計算新的季節性因素，並將其應用於過去五年的指數數據。超過五年的索引被認為是最終的，不再進行修訂。 BLS 根據特定的統計標準重新評估每個系列是否應保持季節性調整。當單個非季節性事件影響經季節性調整的數據時，使用乾預分析季節性調整。

例如，當 2008 年全球經濟衰退影響燃料價格時，干預分析季節性調整被用來抵消其對當年燃料價格的影響。使用這些方法，CPI可以為不受季節調整的成分和指數制定更準確的價格指數。

季節性調整的真實示例

例如，假設夏天購買的跑鞋銷量超過了冬天購買的數量。這一增長是由於更多人在夏季跑步或參加其他需要類似鞋類的戶外活動的季節性因素。

跑鞋銷售的季節性高峰可能會掩蓋整個時間序列中運動鞋銷售的總體趨勢。因此，我們進行了季節性調整，以清楚了解跑鞋銷售的總體趨勢。

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