季節調整とは
季節調整は、統計の定期的な変動や、季節の変化に関連する需要と供給の変動を均等化するように設計された統計手法です。 したがって、経済的な時系列の誤解を招く季節的な要素を排除できます。 季節調整は、特定の期間の経済パフォーマンスまたは企業売上を予測するために使用されるデータ平滑化の方法です。
季節調整は、そうでなければ季節の違いによって隠れてしまう非季節的傾向と周期的データのより明確なビューを提供します。 この調整により、経済学者や統計学者は、与えられた時系列の基礎となる基本的な傾向をよりよく理解できます。
したがって、データの季節変動を考慮して調整された年率は、季節調整年率（SAAR）として知られています。 特定の年のSAARを計算するには、特定の月の未調整率を季節性係数で除算し、その数値に12を掛けて年率を推定します。 代わりに四半期ごとのデータが使用されている場合は、4を掛けます。
季節調整の説明
季節調整は、特定の種類の金融活動における異常を滑らかにすることを目的としています。 たとえば、米国労働統計局（BLS）は季節調整を使用して、米国の雇用および失業レベルのより正確なポートレートを達成しています。 彼らは、休日、天気イベント、学校のスケジュール、さらには収穫期間などの季節的なイベントの影響を取り除くことでこれを行います。
季節性のイベントは一時的なもので、通常は長さがわかっており、毎年同じ時期に一般的に予測可能なパターンに従う傾向があります。 その結果、季節調整により統計的傾向への影響を除去できます。 調整により、統計学者は非季節的で根底にある傾向とサイクルをより簡単に観察し、労働市場と購買習慣の正確で有用なビューを取得できます。
これらの調整は、過去数年間の季節的な活動に基づいた推定値です。
重要なポイント
- 季節調整により、データの非季節的変化がより明確に表示されます。調整は、特定のタイプの金融活動の異常を平滑化するために使用されます。推定値は、前年の固定イベントの影響に基づいています。
季節的な調整が基になるトレンドを明らかにする
季節的な動きは非常に大きくなる可能性があるため、データの他の特性や傾向をあいまいにすることがよくあります。 季節調整が行われない場合、データの分析では正確な結果が得られません。 時系列の各期間（会計年度の各月など）の季節値が低いまたは高い傾向が異なる場合、時系列の基になる傾向の真の方向を検出することは困難です。 困難には、経済活動、転換点、その他の経済指標の増減が含まれます。
消費者物価指数が季節調整を使用する方法
消費者物価指数（CPI）は、X-13ARIMA-SEATS季節調整ソフトウェアを使用して、自動車燃料、飲食品、車両、一部のユーティリティなどの季節調整の対象と見なされる価格データの季節調整を実行します。
CPIエコノミストは、毎年各データシリーズの季節的状況を再評価します。 これを行うには、毎年1月に新しい季節要因を計算し、過去5年間のインデックスデータに適用します。 5年以上前のインデックスは最終版と見なされ、改訂されなくなりました。 労働統計局は、特定の統計的基準に基づいて、各シリーズが季節調整されたままであるかどうかを再評価します。 介入分析の季節調整は、単一の非季節的イベントが季節調整されたデータに影響する場合に使用されます。
たとえば、2008年の世界的な景気後退が燃料価格に影響を与えた場合、介入分析の季節調整を使用して、その年の燃料価格設定への影響を相殺しました。 これらの方法を使用して、CPIは、季節調整の対象ではないコンポーネントおよびインデックスのより正確な価格インデックスを作成できます。
季節調整の実世界の例
たとえば、夏に購入したランニングシューズの売上は、冬に購入した金額を上回ります。 この増加は、夏に多くの人が走ったり、同様の履物を必要とする他の野外活動に参加したりする季節的な要因によるものです。
ランニングシューズの売上の季節的な急増は、時系列全体にわたる運動靴の売上の一般的な傾向をあいまいにする可能性があります。 したがって、一般的な傾向を明確に把握するために、季節調整が行われます。
