ajuste estacional

¿Qué es el ajuste estacional?

Un ajuste estacional es una técnica estadística diseñada para igualar los cambios periódicos en las estadísticas o los movimientos en la oferta y la demanda relacionados con el cambio de estaciones. Por tanto, puede eliminar los componentes estacionales engañosos de una serie temporal económica. El ajuste estacional es un método de suavizado de datos que se utiliza para predecir el rendimiento económico o las ventas de la empresa durante un período determinado.

Los ajustes estacionales brindan una visión más clara de las tendencias no estacionales y los datos cíclicos que, de otro modo, se verían eclipsados ​​por las diferencias estacionales. Este ajuste permite a los economistas y estadísticos comprender mejor las tendencias base subyacentes en una serie de tiempo determinada.

Conclusiones clave

  • Los ajustes estacionales son un método estadístico para suavizar las aberraciones en series de tiempo de ciertos tipos de actividad económica que ocurren de manera regular o cíclica.
  • Estos ajustes brindan una visión más clara de las tendencias netas y los cambios no estacionales en los datos.
  • Las estimaciones estacionales se basan en los tamaños del efecto del evento fijo de años anteriores.

Explicación del ajuste estacional

La estacionalidad es una característica de una serie de tiempo en la que los datos experimentan cambios regulares y predecibles que se repiten cada año calendario. Se dice que cualquier fluctuación o patrón predecible que se repita o repita durante un período de un año es estacional.

Los ajustes estacionales están destinados a suavizar las aberraciones en ciertos tipos de actividad financiera. Por ejemplo, la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS) utiliza el ajuste estacional para lograr un retrato más preciso de los niveles de empleo y desempleo en los Estados Unidos. Lo hacen eliminando la influencia de los eventos estacionales, como las vacaciones, los eventos climáticos, los horarios escolares e incluso el período de cosecha. Estos ajustes son estimaciones basadas en la actividad estacional de años anteriores.

Los eventos estacionales son relativamente temporales, generalmente con una duración conocida, y tienden a seguir un patrón generalmente predecible cada año, en la misma época del año. Como resultado, los ajustes estacionales pueden eliminar su influencia en las tendencias estadísticas. Los ajustes permiten a los estadísticos observar más fácilmente las tendencias y ciclos subyacentes y no estacionales y obtener una visión precisa y útil del mercado laboral y los hábitos de compra.

Ajuste de datos por estacionalidad

El ajuste de los datos por estacionalidad nivela los cambios periódicos en las estadísticas o los movimientos en la oferta y la demanda relacionados con los cambios de estación. Las variaciones estacionales en los datos se pueden eliminar utilizando una herramienta conocida como tasa anual ajustada estacionalmente (SAAR). Los analistas comienzan con un año completo de datos y luego encuentran el número promedio de cada mes o trimestre. La relación entre el número real y el promedio determina el factor estacional para ese período de tiempo. Para calcular el SAAR, la estimación mensual no ajustada se divide por su factor de estacionalidad y luego se multiplica por 12, o por 4 si se utilizan datos trimestrales en lugar de datos mensuales.

Por ejemplo, las casas tienden a venderse más rápidamente y a precios más altos en verano que en invierno. Como resultado, si compara los precios de venta de las propiedades inmobiliarias de verano con los precios medios del año anterior, puede tener una falsa impresión de que los precios están subiendo. Sin embargo, si ajusta los datos iniciales en función de la temporada, puede ver si los valores están aumentando realmente o simplemente aumentando momentáneamente durante el clima cálido.

Los efectos estacionales son diferentes de los efectos cíclicos. Los ciclos estacionales se observan dentro de un año calendario, mientras que los efectos cíclicos, como el aumento de las ventas debido a las bajas tasas de desempleo, pueden abarcar períodos de tiempo más cortos o más largos que un año calendario.

Los ajustes estacionales exponen tendencias subyacentes

Los movimientos estacionales pueden ser sustanciales, tanto que a menudo pueden ocultar otros rasgos y tendencias en los datos. Si no se realizan ajustes estacionales, los análisis de los datos no pueden arrojar resultados precisos. Si cada período de una serie de tiempo, por ejemplo, cada mes del año fiscal, tiene una tendencia diferente hacia valores estacionales bajos o altos, puede ser difícil detectar la verdadera dirección de las tendencias subyacentes de la serie de tiempo. Las dificultades incluyen aumentos o disminuciones en la actividad económica, puntos de inflexión y otros indicadores económicos.

La estacionalidad también afecta a ciertas industrias, llamadas industrias estacionales, que generalmente obtienen la mayor parte de su dinero durante partes pequeñas y predecibles del año calendario. Las empresas que dependen de una avalancha particular de ventas navideñas, por ejemplo, parecerán tener ganancias anormales en comparación con los negocios fuera de temporada.

Cómo utiliza el índice de precios al consumidor el ajuste estacional

El índice de precios al consumidor (IPC) utiliza el software de ajuste estacional X-13ARIMA-SEATS para realizar ajustes estacionales de los datos de precios que se consideran sujetos a ajustes estacionales, como combustibles para motores, alimentos y bebidas, vehículos y algunos servicios públicos.

Los economistas del IPC reevalúan el estado estacional de cada serie de datos cada año. Para ello, calculan nuevos factores estacionales cada enero y los aplican a los datos del índice de los últimos cinco años. Los índices que se remontan a más de cinco años se consideran definitivos y ya no se revisan. El BLS reevalúa si cada serie debe permanecer ajustada estacionalmente o no, basándose en criterios estadísticos específicos. El ajuste estacional del análisis de intervención se utiliza cuando un solo evento no estacional influye en los datos ajustados estacionalmente.

Cuando la recesión mundial en 2008 afectó los precios del combustible, por ejemplo, se utilizó el ajuste estacional del análisis de intervención para compensar sus efectos sobre el precio del combustible en ese año. Con estos métodos, el IPC puede formular índices de precios más precisos para componentes e índices que no están sujetos a ajustes estacionales.

Ejemplo del mundo real de un ajuste estacional

A modo de ejemplo, digamos que las ventas de zapatillas para correr compradas en verano superan la cantidad comprada en invierno. Este aumento se debe al factor estacional de que más personas corren o participan en otras actividades al aire libre que requieren calzado similar en el verano.

El aumento estacional en las ventas de calzado para correr puede ocultar las tendencias generales en las ventas de calzado deportivo a lo largo de toda la serie de tiempo. Por lo tanto, se realiza un ajuste estacional para obtener una imagen clara de la tendencia general de las ventas de calzado para correr.