Ekonomik verilerin mevsimsel olarak ayarlanmasıyla ilgili şikayetler, internet sohbetinin nispeten yaygın bir başka özelliğidir. Şikayetler bir önceki bölümün tartışmasıyla ilgilidir {henüz yazılmamış el yazmasında}Bu, ekonomistlerin bazı gündemi teşvik etmek için verilerle uğraştıkları görüşüydü. (Bu şikayetler genellikle düşüş eğilimi gösteren şikayetlerle dengelendiğinden, olağan şikayet, ekonomik büyümenin abartılması ve / veya enflasyonun mevsimsel ayarlamayla olduğundan az gösterilmesidir.)
NOT: Bu, enflasyon primer el yazmamdan bir bölümün son derece ön taslağıdır.
Bu bölümde, ABD manşet CPI’sinin mevsimsel analizine bağlı kalacağım. Diğer ülkeler de benzer algoritmalar kullanarak mevsimsel ayarlamayı hesaplar ve bu nedenle niteliksel hikaye aynıdır. Ortaya çıkan tek fark, bazı ülkelerin daha az istikrarlı bir mevsimsel kalıplara sahip olması ve farklı ticari uygulamalar nedeniyle gerçek modelin ülkeler arasında farklılık göstermesidir.
Neden Mevsimsel Ayarlama?
Verilerin mevsimsel olarak düzeltilmesi, finansal ve ekonomik yorumlarda oldukça yaygındır. Çoğu durumda yorumcular, enflasyona bağlı tahviller gibi niş alanların dışında, tartışmada mevsimsel olarak ayarlanmış verilere neredeyse her zaman sadık kalırlar. (Nedenini aşağıda açıklarım.) Bir ekonomik yayının ayrıntılı analizi dışında, mevsimsellikten arındırılmamış veriler yalnızca mevsimsel düzeltme sürecinin teknik sorunları olduğunda tartışılabilir. Genel olarak, bu kitapta kullandığım enflasyon verileri mevsimsel olarak ayarlanmıştır (bu bölümdeki seriler istisna olarak).
Mevsimsel düzeltmenin nasıl uygulandığını açıklamaya çalışmayacağım. Bunun yerine, çizelgeleri inceleyerek mevsimsel düzeltmenin etkilerini görmek kolaydır.
Yukarıdaki grafik, mevsimsellikten arındırılmış verilerin temel bir özelliğini göstermektedir: yıllık enflasyon oranı, düzeltilmemiş serilerle hemen hemen aynıdır. (Tekrarlamak gerekirse, yıllık enflasyon, bir önceki yılın aynı ayına göre endeksteki yüzde değişimin bir ay içinde alınması anlamına gelir.) Nispeten istikrarlı bir enflasyon dönemimiz olması için zaman çerçevesini 2012’ye indirdim. , sonraki grafikler için önemlidir. Aynı ayı iki farklı yıl arasında karşılaştırdığımız için aylar aynı mevsimde olduğu için bir etkisi yok. Enflasyon tartışmalarının çoğu yıllık değişim oranına bakmayı içerdiğinden, mevsimsellikten arındırılmış serileri kullanmak verilerde herhangi bir bozulma yaratmaz. Yani, mevsimsellikten arındırılmış verileri kullanmanın bariz bir maliyeti yoktur – yıllık enflasyon tablosu değişmemiştir.
Mevsimsel ayarlamanın avantajı, verileri derinlemesine incelemek istediğimizde ortaya çıkıyor. Yakın geçmişte enflasyon oranlarının nasıl geliştiğini görmek istiyorsak, tüm yılın verileri için endişelenmek istemiyoruz. Bunun yerine, genellikle 3 ay olmak üzere daha kısa dönemlerin değişim oranlarına bakmak istiyoruz.
Yukarıdaki şekil, ABD manşet CPI için yıllık enflasyon oranına karşı 3 aylık değişim oranını göstermektedir. “Yıllıklandırılmış 3 aylık değişim oranı”, endeksin 3 aydaki yüzde değişiminin tam bir yıla ekstrapole edilmesi durumunda ortaya çıkacak enflasyon oranıdır. (3 aydaki yüzde değişimini 4 ile çarpmaya çok yakın, bileşik nedeniyle küçük bir boşluk.)
Benim hissim, grafiğin bir şekilde opak olduğu, bu yüzden yorumların üzerinden geçeceğim. Üst panel, mevsimsellikten arındırılmış serinin yıllık enflasyonuna karşı 3 aylık değişim oranına (“ROC”) bakmaktadır. Unutulmaması gereken ilk şey, 3 aylık oranın oldukça düzensiz olmasıdır, bu nedenle genellikle yalnızca kısa dönemli grafiklere bakmak istersiniz. Kilit nokta, 3 aylık değişim oranının yıllık enflasyon oranından daha hızlı hareket etmesi ve bu nedenle trend değişikliklerini görmenin daha kolay olmasıdır.
ben
vurgulanmış 2017-2018 dönemindeki bir örneği öne çıkarmak istiyorum. (Yazımdaki çizelgede, yukarıdaki çizelgede eksik olan bazı metinsel yorumlar var.) 3 aylık değişim oranının 2017’nin sonlarında zirve yaptığını ve ardından 2018 boyunca daha düşük seviyelerde ilerlediğini görüyoruz. Bununla birlikte, yıllık değişim oranına bakarsak, 2018 ortalarında zirveye ulaşarak hala yavaş bir şekilde yükseliyordu. Daha sonra 3 aylık değişim oranının olduğu yere doğru düştü. Sadece yıllık enflasyon oranına bakarsanız, trend değişikliğine şaşırmış olabilirsiniz, oysa 3 aylık değişim oranına bakan herkes bunun olacağını biliyordu. Kendini bir tahminci olarak pazarlayan herkesin, böyle bir trend değişikliğinin gelmekte olduğunu bilmesi gerekir.
Alt panel, mevsimsellikten arındırılmamış seriler için tekrarlanan aynı analizi gösterir. Özellikle 2016-2018’de belirgin olan 3 aylık değişim oranında bir “dalgalanma” olduğunu görüyoruz. Daha fazla sıçrayan bir diziden trend değişikliklerini çıkarmak çok daha zordur.
Çekirdek TÜFE’ye bakarsak, seri daha az değişken olduğu ve bu nedenle mevsimsel etki seriye göre daha büyük olduğu için farklılıklar daha açık olacaktır.
Pazar yorumcuları günlerini ekonomik verilerdeki kıpır kıpır kıpırtıları tartışarak geçirdikleri için, verilerin olabildiğince bilgilendirici olmasını ve trendlerdeki dönüm noktalarını tahmin edebilmek istiyorlar. Bu nedenle, mevsimsellikten arındırılmış veriler içgüdüsel olarak kullanılır.
Mevsimsel Ayar Ne Zaman Kullanılmamalıdır?
Mevsimsel düzeltme, verilerle ilgili varsayımlarda bulunmaya dayalı olarak çalışan istatistiksel bir prosedürdür. Prosedürler tipik olarak iyi çalışsa da, çıktıda bozulmalara neden olan olağandışı olayların olması her zaman mümkündür. Bu arada, farklı kişiler kesin prosedür hakkında iyi niyetle tartışabilirler.
Bu nedenle, mevsimsel olarak ayarlanmış verilerin filtrelendiğini ve artık orijinal verilerle aynı şey olmadığını kabul etmeliyiz. CPI’nin kesin seviyesinin önemli olduğu durumlarda – özellikle CPI sözleşmeleri ayarlamak için kullanıldığında – kullanıcılar ayarlanmayan serilere bağlı kalmalıdır. Örneğin, hükümetler tarafından kullanılan yaşam maliyeti ayarlamaları, ayarlanmamış serileri kullanacaktır.
Piyasalar açısından bakıldığında, enflasyona bağlı tahvillerde kullanılan endeksleme faktörü (örneğin, Amerika Birleşik Devletleri’nde TIPS, Kanada’da Reel Getiri Tahvilleri, vb.) Ayarlanmamıştır. Bu, yıllık enflasyon oranlarının bir tahvilin ömrünün son aylarında oldukça yüksek veya düşük olabileceği anlamına gelir. Bu bonolarla alım satım yapan kişiler için bu, fiyat tekliflerini büyük ölçüde etkiler. (Bunu kitabımda tartışıyorum Başabaş Enflasyon Analizi.) Bu nedenle, enflasyona bağlı tahvil piyasası yorumları genellikle mevsimsel düzeltme konularını tartışacaktır.
Ayarlamanın Etkilerini Anlamak
Mevsimsel ayarlama algoritmalarının ayrıntılarını açıklamak bu kitap için çok karmaşık ve aslında bizim amaçlarımız için çok önemli değil. Okuyucu bir analist olarak iş bulmaya çalışmadığı sürece, endişelenmemiz gereken tek şey sürecin sonucudur.
Yukarıdaki grafik, ABD için mevsimsel modeli göstermektedir. Mevsimsel düzeltme süreci verilerdeki çıkarım modellerine dayandığından, diğer ülkeler farklı modellere sahip olacaktır. Formasyonu, mevsimsellikten arındırılmış serileri mevsimsellikten arındırılmış serilere bölerek hesaplarız. (Seriyi, oranı Ocak 2012’de 100’e ayarlayan faktörle çarptım – genellikle seriyi “yeniden sıralamak” olarak adlandırılır.) Satır bir ay boyunca yükselirse, bu, düzeltilmemiş verilerin ayarlanmış olandan daha fazla arttığı anlamına gelir. Mevsimsellikten arındırılmış seri, bu oranın yıl ortalamasına yakın kalması için oluşturulmuştur, ancak model yıldan yıla yavaşça değişmektedir.
Oranın yılın başlarında yükseldiğini ve Mayıs-Haziran aylarında zirve yaptığını görüyoruz. Daha sonra düşüşe geçer, ardından son çeyrekte düşüşe geçer, Aralık seviyesi her zaman en düşük seviyededir. Bunun tatil indirimini temsil ettiğini varsayıyorum, ancak bu konuda emin değilim.
Desenin sabit olmadığını da görebiliriz. Dönemin ilk yıllarında, hareket aralığı sonraki yıllara göre daha geniştir. Bu, ya verilerdeki daha düşük mevsimsel etkileri temsil ediyor – ya da veriler daha düzensizdi ve altta yatan modeli belirsizleştiriyor.
Her durumda, verileri mevsimsel olarak ayarlayarak enflasyon oranını düşüren iktisatçılar hakkındaki temelsiz komplo teorilerini yükseltmek istiyorsanız, Ocak ayından yıl ortasına kadar olan veri bültenleri için takviminizi işaretleyin.
Referanslar ve Daha Fazla Okumak
Okuyucu bu konuda daha fazla bilgi edinmek isterse, kendi ulusal istatistik kurumuna gitmenizi öneririm. Genellikle bilgiye sahip olurlar. Kendi ülkenizde mevcut değilse, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki Çalışma İstatistikleri Bürosu (BLS), temel ilkeleri kapsaması gereken pek çok öğretici bilgiye (SSS dahil) sahiptir.
Mevsimsel kalıbı anlamanın en iyi yolu, verileri indirmek ve bir e-tablodaki serilerin oranına (veya başka bir istatistiksel yazılım) bakmaktır.
İstatistiksel prosedürlere gelince, bir istatistik ders kitabında olabilir – ama bunu içeren hiçbir şeyim yok. Bunun yerine, ilgilendiğim algoritmanın bir açıklamasını indirirdim.
Kaynak Linki