季節性とは？
季節性は時系列の特性であり、そのデータでは、暦年ごとに定期的かつ予測可能な変化が繰り返し発生します。 1年の期間にわたって繰り返されるまたは繰り返される予測可能な変動またはパターンは、季節的であると言われます。
季節効果は周期的な効果とは異なります。季節サイクルは1暦年内に観測されるためです。一方、失業率が低いために売上が増加するなどの周期的な効果は、1暦年より短い期間または長い期間にわたることがあります。
重要なポイント
- 季節性とは、カレンダーまたは商業シーズンを含む季節に基づいて、ビジネスまたは経済で1年間に発生する予測可能な変化を指します。 季節性は、株と経済動向の分析に役立ちます。 企業は季節性を使用して、在庫や人員配置などの特定のビジネス上の決定を決定するのに役立ちます。 季節的測定の例としては小売売上があり、通常、暦年の第4四半期に支出が増加します。
季節性を理解する
季節性とは、特定の季節に基づいて定期的に発生する特定の事業領域およびサイクルの周期的な変動を指します。 シーズンは、夏や冬などのカレンダーシーズンを指す場合もあれば、ホリデーシーズンなどの商業シーズンを指す場合もあります。
ビジネスの季節性を理解している企業は、関連する活動の予想される季節性と一致するように在庫、人員配置、およびその他の決定を予測および時間調整でき、それによりコストを削減し、収益を増加させます。
基本的な観点から株式を分析する場合、季節性の影響を考慮することが重要です。投資家の利益とポートフォリオに大きな影響を与える可能性があるためです。 特定のシーズン中に売り上げが増加するビジネスは、ピークシーズン中に大きな利益を上げ、オフピークシーズン中に大きな損失をもたらすように見える場合があります。 これが考慮されていない場合、投資家は、企業の季節的ビジネスサイクルの一部として後に発生する季節的変動を考慮せずに、手元の活動に基づいて証券の売買を選択できます。
特定の経済データを追跡する際には、季節性も考慮することが重要です。 経済成長は、天候や休日などのさまざまな季節的要因の影響を受ける可能性があります。 エコノミストは、これらの要因に基づいて分析を調整すると、経済がどのように動いているかをよりよく把握できます。 たとえば、米国の国内総生産（GDP）の約3分の2は消費者支出で構成されています。これは季節的な指標です。 消費者が多ければ多いほど、経済は成長します。
逆に、彼らが財布の紐を減らすと、経済は縮小します。 この季節性を考慮しないと、経済学者は経済が本当にどのように動いているかを明確に把握できません。
季節性は、季節性産業と呼ばれる産業にも影響を与えます。季節性産業は、通常、暦年の予測可能な小さな時期に大部分の収益を上げます。
季節性の例
季節性が一年中の定期的な移行に関連しているため、季節性を観察できる多くの異なる例があります。
たとえば、寒い冬と暖かい夏の気候に住んでいる場合、暖房費は冬に上昇し、夏に低下する可能性があります。 暖房費の季節性は、毎年ほぼ同時期に合理的に再発すると予想しています。
同様に、米国内で日焼け止めと日焼け製品を販売している会社では、製品の需要が増えると夏に売上が急増します。 一方、同社は冬に大幅な下落を目にするでしょう。
季節性の影響を受けるもう1つの分野は小売販売です。 小売販売は消費者の支出と需要を測定し、米国国勢調査局によって毎月報告されます。 データは、主にホリデーショッピングシーズン中に、年の特定の時期に変動します。 この期間は、年の第4四半期、つまり10月から12月までです。 多くの小売業者は季節ごとの小売販売を経験しており、ホリデーシーズン中に消費者支出が大幅に増加しています。
特別な考慮事項
季節性労働者および派遣労働者
e小売大手のAmazonを含む大手小売業者は、ホリデーシーズンに関連する消費者需要の高まりに対応するために、臨時労働者を雇う場合があります。 2018年、同社は店舗で予想される活動の増加を相殺するために約100, 000人の従業員を雇用すると発表した。
一方、小売業者のTargetは、同じ休暇期間に120, 000人を雇うと言った。 ほとんどの小売業者と同様に、これらの決定は、前のホリデーシーズンからのトラフィックパターンを調べ、その情報を使用して、次のシーズンに何が予想されるかを予測することによって行われました。 シーズンが終わると、シーズン後のトラフィックの予想に基づいて、多くの臨時従業員が不要になります。
季節性に関するデータの調整
多くのデータはその年の時間の影響を受けます。季節性に合わせて調整することは、異なる期間間でより正確な相対比較を行うことができることを意味します。 季節性のデータを調整することで、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動きを均等化します。 季節調整済み年率（SAAR）と呼ばれるツールを使用することにより、データの季節変動を除去できます。
たとえば、家は冬よりも夏のほうがより早く、より高い価格で販売される傾向があります。 その結果、夏の不動産販売価格を前年の中央値と比較すると、価格が上昇しているという誤った印象を受ける可能性があります。 ただし、シーズンに基づいて初期データを調整すると、値が本当に上昇しているか、暖かい気候によって瞬間的に増加しているかを確認できます。
