Hình minh họa
Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ
Khái niệm
Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ trong tiếng Anh là Seasonal Adjustment.
Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ là một kĩ thuật thống kê được thiết kế để “san bằng” các biến động trong số liệu hoặc chuyển động của cung và cầu xảy ra do yếu tố mùa vụ. Do đó, kĩ thuật này có thể loại bỏ các yếu tố theo mùa dễ gây nhầm lẫn khi phân tích chuỗi thời gian trong kinh tế.
Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ là một phương pháp làm trơn dữ liệu (data smoothing) được sử dụng để dự đoán hiệu quả kinh tế hoặc doanh số của công ty trong một thời kì nhất định.
Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ giúp nhà phân tích có cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng không mang tính thời vụ và các dữ liệu theo chu kì khó có thể nhận biết do sự khác biệt theo mùa; qua đó giúp các nhà kinh tế và nhà thống kê hiểu rõ hơn các xu hướng gốc, cơ sở trong một chuỗi thời gian được quan sát.
Ví dụ, Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS) hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ để có cái nhìn tổng quát chính xác hơn về mức độ việc làm và thất nghiệp tại Mỹ. BLS thực hiện điều này bằng cách loại bỏ ảnh hưởng của các sự kiện theo mùa, chẳng hạn như ngày lễ, sự kiện thời tiết, lịch học và thậm chí là thời gian thu hoạch mùa màng.
Các sự kiện theo mùa mang tính tạm thời, xảy ra vào đúng một khoảng thời gian trong năm, kéo dài trong một khoảng thời gian đã biết và thường xảy ra theo một chiều hướng dễ đoán. Do đó, việc hiệu chỉnh số liệu kinh tế theo mùa có thể loại bỏ ảnh hưởng của chúng đối với các xu hướng trong thống kê.
Việc điều chỉnh cho phép các nhà thống kê dễ dàng quan sát các xu hướng, chu kì căn bản và không mang tính mùa vụ để rút ra được đánh giá chính xác và hữu ích về thị trường lao động và thói quen mua hàng.
Các hiệu chỉnh là những ước tính dựa trên hoạt động theo mùa ở những năm trước.
Ví dụ về hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ
Doanh số bán giày chạy bộ trong mùa hè lớn hơn hẳn doanh số bán ra trong mùa đông. Sự khác biệt này xảy ra do yếu tố mùa vụ: có nhiều người chạy bộ hoặc tham gia vào các hoạt động ngoài trời khác cần đến giày chạy bộ vào mùa hè hơn là mùa đông.
Sự tăng đột biến của doanh số bán giày theo mùa có thể che khuất xu hướng chung thực sự của doanh số bán giày thể thao trong toàn bộ chuỗi thời gian. Do đó, một sự hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ cần được thực hiện để có được cái nhìn toàn diện về xu hướng chung trong doanh số.
Hiệu chỉnh yếu tố mùa vụ với chỉ số giá tiêu dùng
Chỉ số giá tiêu dùng Mỹ sử dụng phần mềm hiệu chỉnh mùa vụ X-13ARIMA-SEATS để điều chỉnh dữ liệu giá được coi là mang tính mùa vụ như nhiên liệu động cơ, thực phẩm và đồ uống, phương tiện và một số tiện ích khác.
Các nhà kinh tế đánh giá lại tình trạng theo mùa của từng chuỗi dữ liệu mỗi năm bằng cách tính toán các yếu tố mùa vụ mới trong mỗi tháng 1 và áp dụng chúng cho 5 năm cuối cùng của chuỗi dữ liệu. Các chỉ số cũ hơn 5 năm được coi là con số cuối cùng và sẽ không được tiếp tục điều chỉnh.
(Theo investopedia)
