Ajuste Sazonal
O que é ajuste sazonal?
Um ajuste sazonal é uma técnica estatística projetada para equilibrar oscilações periódicas nas estatísticas ou movimentos na oferta e demanda relacionados à mudança das estações. Pode, portanto, eliminar componentes sazonais enganosos de uma série de tempo econômica. O ajuste sazonal é um método de suavização de dados usado para prever o desempenho econômico ou as vendas da empresa em um determinado período.
Os ajustes sazonais fornecem uma visão mais clara das tendências não sazonais e dos dados cíclicos que, de outra forma, seriam ofuscados pelas diferenças sazonais. Esse ajuste permite que economistas e estatísticos entendam melhor as tendências básicas subjacentes em uma determinada série temporal.
Principais vantagens
- Os ajustes sazonais são um método estatístico para suavizar as aberrações nas séries temporais de certos tipos de atividade econômica que ocorrem de forma regular ou cíclica.
- Esses ajustes fornecem uma visão mais clara das tendências líquidas e mudanças não sazonais nos dados.
- As estimativas sazonais são baseadas nos tamanhos de efeito do evento fixo dos anos anteriores.
Ajuste sazonal explicado
A sazonalidade é uma característica de uma série temporal em que os dados experimentam mudanças regulares e previsíveis que se repetem a cada ano civil. Qualquer flutuação ou padrão previsível que se repete ou se repete no período de um ano é considerado sazonal.
Os ajustes sazonais têm como objetivo suavizar as aberrações em certos tipos de atividade financeira. Por exemplo, o Bureau of Labor Statistics (BLS) dos EUA usa o ajuste sazonal para obter um retrato mais preciso dos níveis de emprego e desemprego nos Estados Unidos. Eles fazem isso removendo a influência de eventos sazonais, como feriados, eventos climáticos, horários escolares e até mesmo o período de colheita. Esses ajustes são estimativas com base na atividade sazonal de anos anteriores.
Os eventos sazonais são relativamente temporários, geralmente com uma duração conhecida, e tendem a seguir um padrão geralmente previsível a cada ano, na mesma época do ano. Como resultado, os ajustes sazonais podem remover sua influência nas tendências estatísticas. Os ajustes permitem que os estatísticos observem mais facilmente tendências e ciclos não sazonais e subjacentes e obtenham uma visão precisa e útil do mercado de trabalho e dos hábitos de compra.
Ajuste de dados para sazonalidade
O ajuste de dados para sazonalidade equivale a oscilações periódicas nas estatísticas ou movimentos na oferta e demanda relacionados à mudança das estações. Usando uma ferramenta conhecida como Taxa Anual Ajustada Sazonalmente (SAAR), as variações sazonais nos dados podem ser removidas. Os analistas começam com um ano completo de dados e, em seguida, encontram o número médio de cada mês ou trimestre. A proporção entre o número real e a média determina o fator sazonal para aquele período de tempo. Para calcular SAAR, pegue a estimativa mensal não ajustada, divida pelo fator de sazonalidade e multiplique por 12. Se dados trimestrais estiverem sendo usados, multiplique por quatro.
Por exemplo, as casas tendem a vender mais rapidamente e a preços mais elevados no verão do que no inverno. Como resultado, se uma pessoa comparar os preços de venda de imóveis no verão com os preços médios do ano anterior, ela pode ter uma falsa impressão de que os preços estão subindo. No entanto, se ele ajustar os dados iniciais com base na estação, ele pode ver se os valores estão realmente subindo ou apenas momentaneamente aumentando devido ao clima quente.
Os efeitos sazonais são diferentes dos efeitos cíclicos, uma vez que os ciclos sazonais são observados dentro de um ano civil, enquanto os efeitos cíclicos, como vendas aumentadas devido a baixas taxas de desemprego, podem abranger períodos de tempo mais curtos ou mais longos do que um ano civil.
Ajustes sazonais expõem tendências subjacentes
Os movimentos sazonais podem ser substanciais, tanto que muitas vezes podem obscurecer outras características e tendências nos dados. Se os ajustes sazonais não forem feitos, as análises dos dados não podem produzir resultados precisos. Se cada período em uma série temporal – por exemplo, cada mês do ano fiscal – tiver uma tendência diferente para valores sazonais baixos ou altos, pode ser difícil detectar a verdadeira direção das tendências subjacentes da série temporal. As dificuldades incluem aumentos ou reduções na atividade econômica, pontos de inflexão e outros indicadores econômicos.
A sazonalidade também afeta os setores – chamados de setores sazonais – que normalmente fazem a maior parte de seu dinheiro durante períodos pequenos e previsíveis do ano civil. Por exemplo, as empresas que dependem de uma determinada onda de vendas de férias parecerão ter ganhos anormais em comparação com negócios não sazonais.
Como o índice de preços ao consumidor usa o ajuste sazonal
O índice de preços ao consumidor (CPI) usa o software de ajuste sazonal X-13ARIMA-SEATS para realizar ajustes sazonais de dados de preços que são considerados sujeitos a ajustes sazonais, como combustíveis para motores, itens de alimentos e bebidas, veículos e alguns serviços públicos.
Os economistas do CPI reavaliam a situação sazonal de cada série de dados a cada ano. Para fazer isso, eles calculam novos fatores sazonais a cada janeiro e os aplicam aos dados do índice dos últimos cinco anos. Índices com mais de cinco anos são considerados finais e não são mais revisados. O Bureau of Labor Statistics reavalia se cada série deve permanecer ajustada sazonalmente ou não, com base em critérios estatísticos específicos. O ajuste sazonal da análise de intervenção é usado quando um único evento não sazonal influencia os dados ajustados sazonalmente.
Por exemplo, quando a recessão global em 2008 afetou os preços dos combustíveis, o ajuste sazonal da análise de intervenção foi usado para compensar seus efeitos sobre os preços dos combustíveis naquele ano. Usando esses métodos, o CPI pode formular índices de preços mais precisos para componentes e índices que não estão sujeitos a ajuste sazonal.
Exemplo do mundo real de um ajuste sazonal
A título de exemplo, digamos que as vendas de tênis comprados no verão superam o valor comprado no inverno. Esse aumento se deve ao fator sazonal de que mais pessoas correm, ou participam de outras atividades ao ar livre que exigem calçados semelhantes, no verão.
O pico sazonal nas vendas de tênis de corrida pode obscurecer as tendências gerais nas vendas de calçados esportivos em toda a série temporal. Um ajuste sazonal é, portanto, feito para obter uma imagem clara da tendência geral.